#include #include #include #include#include using std::vector ;
using namespace std;
#define fcount 100//特徵數
#define ccount 30//弱分類器個數
#define pcount 200//正樣本數
#define ncount 300//負樣本數
struct sample
;struct weakclassifier
;struct mysortfunction
bool operator()(sample&s1,sample&s2)const
}
AdaBoost 演算法簡單實現
演算法基本原理如下 第1行初始化樣本權重，m表示樣本總數。第2到11行表示的是每一輪訓練過程，t表示當前訓練的輪數，t表示總的訓練輪數 第4行計算訓練誤差 第5行計算當前基礎模型的組合係數 第6到8行更新樣本權重 其中，data就是輸入的訓練資料，dt則是第t個基礎模型對應的訓練樣本的權重。這裡定義...
AdaBoost演算法的簡單例子
i 重複地從乙個樣本集合d中取樣n個樣本 ii 針對每次取樣的子樣本集，進行統計學習，獲得假設hi iii 將若干個假設進行組合，形成最終的假設hfinal iv 將最終的假設用於具體的分類任務 2 bagging演算法主要思路 i 訓練分類器 從整體樣本集合中，抽樣n ii 分類器進行投票，最終的...
AdaBoost與隨機森林 簡單區別
首先明確乙個大方向 強可學習和弱可學習是等價的。所以，弱可學習方法可以提公升為強可學習方法。adaboost最具代表性。對於提公升方法，有兩個問題需要回答 adaboost的做法 不改變所給的訓練資料，而不斷改變訓練資料權值的分布，使得訓練資料在基本分類器的學習中起不同的作用，這就是adaboost...