2-11 基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測
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基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測,Adaboost是一種迭代分類算法,其在同一訓練集采用不同方法訓練不同分類器(弱分類器),并根據弱分類器的誤差分配不同權重,然后將這些弱分類器組合成一個更強的最終分類器(強分類器),并一直迭代,直到分類的錯誤率達到之前設定的閾值或者迭代次數達到設定最大迭代次數。程序已調通,可直接運行。
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基于matlab的BP-Adaboost的強分類器分類預測,Adaboost是一種迭代分類算法,其在同一訓練集采用不同方法訓練不同分類器(弱分類器),并根據弱分類器的誤差分配不同權重
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