問題タブ [adaboost]

私はAdaBoostアルゴリズムを理解しようとしてきましたが、あまり成功していません。例として、顔検出に関するViolaJonesの論文を理解するのに苦労しています。

AdaBoostを素人の言葉で説明し、それがいつ使用されたかの良い例を示していただけますか？

Adaboost アルゴリズムを理解しようとしていますが、いくつか問題があります。Adaboost について読んだ後、それが分類アルゴリズム (ニューラル ネットワークのようなもの) であることに気付きました。しかし、弱分類器がどのように選択されているか (顔検出のための haar のような機能だと思います)、最終的な強分類器である H 結果を最終的にどのように使用できるかを知ることができませんでした。つまり、アルファ値を見つけて H を計算した場合、それを新しい画像の値 (1 または 0) としてどのように活用できるでしょうか。完璧な方法でそれを説明する例はありますか? ほとんどのadaboostチュートリアルにあるプラスとマイナスの例を見つけましたが、hiがどのように正確に選択され、顔検出に同じ概念を採用するかがわかりませんでした. 私は多くの論文を読み、多くのアイデアを持っていましたが、今まで私のアイデアはうまく整理されていませんでした. ありがとう....

AdaBoost アルゴリズムの Haar 特徴の負および正のトレーニング データ セットをどのように見つけますか? 画像内で特定したい特定のタイプのブロブがあり、配列全体にそれらのいくつかがあるとします。それをどのようにトレーニングしますか? できるだけ非技術的な説明をいただければ幸いです。私はこれが初めてです。ありがとう。

AdaBoost (Boostexter) アルゴリズムを Python で実装する方法についてアイデアを持っている人はいますか?

乾杯！

現在、MATLAB のマルチラベル AdaBoost 実装、またはマルチラベルの場合に 2 ラベル実装を効率的に使用する手法を探しています。その点で何か助けていただければ幸いです。

何千もの分類子があることを私たちは知っています、最近私は言われました、何人かの人々は殻adaboostの外のもののようであると言います。

• より良いアルゴリズムはありますか（その投票のアイデアで）
• 分類器の最新技術は何ですか。例はありますか？

SSAS (SQL Server 2008 R2) を使用して、値の 80% が欠落しているデータ セットの分類モデルを開発しています。ツリーに基づくアンサンブル分類器は、おそらく最良のソリューションです (ランダム フォレストなど)。

アンサンブル分類子を SSAS に追加する良い方法はありますか? たとえば、AdaBoostやその他のバギングやブースティングの分類器は?

SSAS がプラグイン機能を提供することは知っていますが、アンサンブル ソリューションを実行している人に出会ったことはありません。ダウンロードしてすぐに使用できるものは言うまでもありません。

そうでない場合、SSAS でさまざまな分類子を接続する効率的な方法はありますか? そこにある明らかな何かが欠けていることを願っています。

ブーストの目的で、ワッフルの教師あり学習者（決定木など）の機能とともにオブジェクトの重みを渡すことができるかどうか疑問に思います。

BaggingおよびAdaBoostアルゴリズムのオンラインバージョン用のプログラムを作成しており、弱い学習者としてmatlabのNaiveBayes分類器を使用しています。オンライン学習者は一度に1つずつデータを取得する必要があるため、サイクルごとにNaiveBayes分類器を更新する必要がありますが、そのためのメソッドがなく、すべてのデータを配列に格納し、毎回穴配列でNaiveBayes.fitを呼び出す必要があります。 。私は約4000のデータを持っているので、実際にはもっと多くのデータがあるかもしれませんが、これを行うためのより良い方法を教えていただけませんか？（また、私が調べることができる他の弱い分類子がある場合は、私に知らせてください）

あなたの、Kourosh

Java での AdaBoost の実装に取り​​組んでいます。2D 3D または 10D の「ダブル」座標で機能するはずです。私が Java で見つけたのはバイナリ データ (0,1) であり、多次元空間ではありません。

私は現在、次元を表し、ブースティングのために分類子を初期化する方法を探しています。

Java で多次元空間を表現する方法と、最初に分類子を初期化する方法についての提案を探しています。

データは [-15,+15] の間の何かです。目標値は 1 または 2 です。