stump

【机器学习】AdaBoost

adaboost每个树都是stump，即二分类树AdaBoost核心思想adaboost是weeklearner的组合不同的弱分类器有不同的权重每个分类器都会受到上一个分类器error的影响前一个分类器的
小丫么小阿豪·2023-09-27 21:17

Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images

,AlekseiTimofeev2,PhilipQ.Nelson2,GregS.Corrado1,JasonD.Hipp3,LilyPeng1,andMartinC.Stump
柒82·2023-01-28 19:17

Adaboost with Decision Stump

机器学习技法作业3（2018）的编程题，Q11～Q16，ExperimentswithAdaBoost题目中给出了DecisionStump的求解思路，Adaboost算法代码如下：#coding:utf-8importnumpyasnpimportmathdefloaddata(file):f=open(file)try:lines=f.readlines()finally:f.close()e
PumpkinGG·2023-01-28 17:55

决策树算法之 AdaBoost

AdaBoost是一种更高级的「森林」类型的决策树，和随机森林比起来，它有以下三个特点AdaBoost的每棵树都只有一个根节点和两个叶子节点，实际上叫树桩（stump）可能会更合适AdaBoost的每个树桩的权重是不同的
程序员在深圳V·2022-12-19 01:01

《统计学习方法（第2版）》李航第八章提升方法课后习题答案（使用python3编写AdaBoost算法）

1,1,2],[1,1,1],[1,3,1],[0,2,1]])label_array=np.array([[-1,-1,-1,-1,-1,-1,1,1,-1,-1]]).T#决策树桩defdecision_stump
ML--小小白·2022-11-14 09:34

决策树桩(Decision Stump)

1.何为决策树桩？单层决策树（decisionstump），也称决策树桩，它是一种简单的决策树，通过给定的阈值进行分类。从实际意义上来看，决策树桩根据一个属性的单个判断(但是实际上待判断的物体具有多个属性)就确定最终的分类结果。这种特性比较适合做集成学习中的弱学习器，因为其至少比随机的效果好一些，又计算较为容易。2.关键问题根本目的：通过选择一个合适的决策树桩(弱学习器)，使得物体类别识别准确率尽
身影王座·2022-05-13 17:17

机器学习笔记24——单层决策树（decision stump）原理以及python实现

单层决策树1、概述2、构建1、概述\quad\quad单层决策树（decisionstump），也称决策树桩，它是一种简单的决策树，通过给定的阈值，进行分类。如下图所示（仅对petallength进行了判断）：从树（数据结构）的观点来看，它由根节点（root）与叶子节点（leaves）直接相连。用作分类器（classifier）的decisionstump的叶子节点也就意味着最终的分类结果。从实际
珞沫·2020-08-16 03:39

机器学习基础（十八） —— decision stump

分享一下我老师大神的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！https://blog.csdn.net/jiangjunshow基本原理decisionstump，决策树桩（我称它为一刀切），也称单层决策树（aoneleveldecisiontree），单层也就意味着尽可对每一列属性进行一次判断。如下图所示（仅对petallength进行了判断）
阿拉斯加的狗·2020-08-14 17:57

Opencv研读笔记:haartraining程序之莫名其妙的条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ解释~

版权声明：作者：迷雾forest（请随意转载，若顾及到博主打字耗费的卡路里，请添加博主小名，权当娱乐）曾经，纠结过haartraining中条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ
Lee_Shuai·2020-08-03 13:07

决策树算法之 AdaBoost

AdaBoost是一种更高级的「森林」类型的决策树，和随机森林比起来，它有以下三个特点AdaBoost的每棵树都只有一个根节点和两个叶子节点，实际上叫树桩（stump）可能会更合适AdaBoost的每个树桩的权重是不同的
程序员在深圳·2020-07-15 15:39

机器学习基石笔记：Homework #2 Decision Stump相关习题

问题描述图116-18图219-20程序实现17-18#coding:utf-8importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefsign(n):if(n>0):return1else:return-1defgen_data():data_X=np.random.uniform(-1,1,(20,1))#[-1,1)data_Y=np.zeros((20,
cherryleechen·2020-07-06 00:53

英语的学习‘’

觉察出，辨明Surpass超过，胜过shrewd精明的，机敏的，准确的conversion转变，改造，转换distort歪曲，曲解radiant容光焕发的，喜悦的ingenious有独创性的，别出心裁的stump
weixin_30411819·2020-06-27 19:35

那些神相似的英文单词，为什么这么多！

我记得以前学习的时候，没发现这个问题呢，怎么现在一下子冒出这么多神相似的单词呢：dump，pump，lump，bump；stump，stamp；message，massage……如果要总结这些相似的单词
万里依然99·2020-04-11 08:52

六级真题详解_词汇1

六级真题详解_词汇12016年12月份真题一Itcomesnaturallyoutofone’sself-confidence.2.beessentialto:beimportantto3.stump:
雾里看花z·2018-10-04 09:22

对“视觉机器学习20讲配套仿真代码”的研究心得---Adaboost（三）

ThisfileispartofGMLMatlabToolbox%Forconditionsofdistributionanduse,seetheaccompanyingLicense.txtfile.functionstump=do_learn_nu(stump
zouyu409709312·2016-05-02 13:17

无标题文章

[地道表达]##onthestump[onthestump][解释]take[goon]thestump作竞选演说旅行[stump][解释]Aplaceoranoccasionusedforpoliticalorcampaignoratory
Moomin8001·2016-04-16 17:09

单层决策树

单层决策树(decision stump)是一种简单的决策树，它仅仅是基于单个特征来做决策，由于这棵树只有一次分裂过程，因此它实际上仅仅是一个树桩。
u011551096·2016-04-10 21:00

【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景   上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每一个特征值都构建决策树，而且赋予他们不同的权值，最后
mengfanrong·2016-03-04 09:00

CART

$cart(D_l), cart(D_r) $ 分割方式(cart的分割方式不固定，此处采用decision stump)：
·2015-11-11 10:37

POJ 3183 Stump Removal（水~）

Description这道题就是让我们求山顶的位置(山顶就是不比两边低的点)Input第一行为山的个数n，之后n行每行一个整数表示山的高度Output输出山顶的位置SampleInput9125433662SampleOutput378Solution扫描一遍就行找出即可，再注意边界问题Code#include intn,h[100005]; intmain() { scanf("%d",&n);
V5ZSQ·2015-08-30 08:00

机器学习技法实现（一）：AdaBoost- Decision Stump （AdaBoost - 决策树的基于Matlab的实现）

经过前面对AdaBoost的总结，下面要基于Matlab实现AdaBoost-Stump进行二维平面数据点的分类的实验。
LG1259156776·2015-07-10 22:00

机器学习技法总结（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,决策树

上一讲主要利用不同模型计算出来的g，采用aggregation来实现更好的g。如果还没有做出来g，我们可以采用bootstrap的方法来做出一系列的“diversity”的data出来，然后训练出一系列的g，比如PLA来说，虽然模型一样，就是直线对二维平面的分割，模型都为直线，那么我们利用bootstrap来做出不同的数据，然后计算出不同的g，然后融合后就可以得到很好的效果。或者也可以通过调整PL
LG1259156776·2015-07-10 15:00

mybatis3：Invalid bound statement (not found)

Mapper接口的时候，一直报错：org.apache.ibatis.binding.BindingException:Invalidboundstatement(notfound):com.join.stump.site.service.MenuService.queryMenuPage
彭苏云·2015-06-08 23:00

Opencv研读笔记:haartraining程序之莫名其妙的条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ解释~

曾经，纠结过haartraining中条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ的使用，主要对它的代码结构和内容不解，针对这个条件宏，自己专门看了GentleAdaboost的
wsj998689aa·2014-12-29 20:00

【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)

(转载请注明出处：http://blog.csdn.net/buptgshengod)1.背景   上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树，并且赋予他们不同的权值，最后集
gshengod·2014-05-06 07:00

Adaboost方法分类新闻数据

使用Adaboost方法，以一级决策树树桩（Stump）为基础建立弱分类器，形式为：（feature,threshold,positive/negtive）。
arthur503·2014-04-23 18:00

POJ 3183 Stump Removal

水题一只。我是模拟了一下那个过程，但这样其实麻烦了(还用了goto语句。。太丢脸了。。)可以直接找出数组中h[i]>=h[i+1]&&h[i] #include #include usingnamespacestd; inth[60000]; intmem[60000]; intmain() { intpr,n,i,j,lm; booliod; scanf("%d",&n);
sssogs·2012-11-25 01:00

poj 3183 Stump Removal

//这题需要注意边界的处理！就开始我以为需要用动态规划做的，谁知道这题只是需要从头到尾进行 //一次扫描即可，找出每一个高峰点就OK！哎，将简单的问题复杂化了，归根是没有真正读懂题意！ #include usingnamespacestd; inth[50050]; intmain() { intn,i; cin>>n; for(i=1;i>h[i]; } if(h[1]>=h[2])//边界
yzl_rex·2012-06-12 12:00

POJ 3183 Stump Removal（我的水题之路——高峰烧火，在线判断）

StumpRemovalTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 65536KTotalSubmissions: 2379 Accepted: 1282DescriptionAlwaysthinkingofthecows'grazingexperience,FJhasfoundthathemustremoveN(14>3==32.所以在#3(5)点可以销毁：#1~#5(1254
shiow1991·2012-02-14 16:00

【cv】Decision stumps||线性分段函数(piecewise linear function )||

Decisionstumps的概念http://www.answers.com/topic/decision-stump Adecisionstumpisamachinelearningmodelconsistingofaone-leveldecisiontree
scut1135·2011-06-01 11:00

POJ 3183 Stump Removal

http://poj.org/problem?id=3183 StumpRemovalTimeLimit: 1000MS MemoryLimit: 65536KDescriptionAlwaysthinkingofthecows'grazingexperience,FJhasfoundthathemustremoveN(1 #definebool_Bool #definetrue1 #def
yming0221·2011-01-04 22:00

POJ 3183 Stump Removal

id=3183 Stump Removal Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Description Always
soboer·2011-01-04 22:00

POJ 3183 Stump Removal

id=3183 Stump Removal Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Description Always
thecloud·2011-01-04 22:00

Scaling Digg and Other Web Applications

Joe Stump, Lead Architect at Digg, gave this presentation at the Web 2.0 Expo.
masterkey·2009-02-16 11:00
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