定义和用法 slice() 方法可从已有的数组中返回选定的元素。 语法 arrayObject.slice(start,end) 参数描述 start 必需。规定从何处开始选取。如果是负数，那么它规定从数组尾部开始算起的位置。也就是说，-1 指最后一个元素，-2指倒数第二个元素…

定义： Array.prototype.slice() slice() 方法返回一个新的数组对象，这一对象是一个由 begin 和 end 决定的原数组的浅拷贝（包括 begin，不包括end）。原始数组不会被改变 参数： begin（可选&am…

在JavaScript中，有一种数组方法叫做slice()，它基于给定的起始和结束位置，创建一个新的数组副本。该方法能够将数组的一部分切成另一个数组。 语法 array.slice(start, end) start: 可选参数，表示切片起始位置的索引。如果没有指…

slice()方法用于提取目标数组的一部分，返回一个新数组，原数组不变。 // 语法 // start:起始位置,从0开始 // end:结束位置(不包括该位置本身的元素)，此参数省略，会一直到原数组结束 arr.slice(start, end);//DEMO var arr1 [1,2,…

在 JavaScript 中，slice() 是一个常用的数组方法，用于从现有数组中提取一部分元素，然后返回一个新的数组。它是一个非常有用的工具，可以帮助你在不改变原始数组的情况下操作数组的子集。本文将介绍 slice() 的基本概念、使用方法、…

副本集中有一个重要的概念“大多数”，意思是说，选择主节点需要大多数决定（本人亲自做了实验） 步骤： 1.开启副本集（如果没有配置好 副本集的 亲参考我的上篇文章 https://www.cnblogs.com/anxbb/p/9482304.…

Adaboost是集成学习中经典的算法之一。Adaboost算法，英文全称为：Adaptive Boosting，即自适应增强，是一种典型的Boosting算法。 对于集成学习，对于给定的数据集，学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器…

1. 算法思想 AdaBoost.M1算法是基于AdaBoost算法的一个改进版本，当然还有第二个，称之为AdaBoost.M2算法，两种算法详情请参阅论文《Experiments with a New Boosting Algorithm》。 最早的AdaBoost算法是一种二分类算法，类标签为{1…

一、定义 1、介绍 Adaboost（Adaptive Boosting自适应提升算法）算法是一种常用的集成学习算法，解决的是二分 类问题，它可以将多个弱分类器（比如决策树）组合成一个强分类器。其基本思想是通过对数据集 进…

Adaboost分类器 非集成的机器学习算法就像古代皇帝一样，一个人说了算；集成学习算法类似于现在的国会，需要听取在会所有人的意见。 Adaboost是一个集成学习算法，下面将会对算法进行拆解，以使我们明白Adaboost的内部原…

原文：AdaBoost算法讲解、举例 一： 算法介绍 Adaboost算法的目标是提高 学习算法（比如说LMS算法）的 分类准确率。 adaboost算法提供的是框架 。 可以使用各种学习方法构建子分类器。 对于Adaboost，可以说是久闻大名&…

文章目录 Adaboost算法的原理推导及解释前置知识：Boosting概述Boosting方法的基本思想Boosting方法的的学习方法 核心部分：Adaboost算法的原理推导和解释Adaboost算法的基本思想Adaboost算法的算法流程 Adaboost算法的原理推导及解释 前置知识&#xff…

 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。 Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分…

1. Adaboost boost算法通过学习一系列的弱分类器，通过加权得到一个强分类器 Adaboost首选假设每个样本权值相通为1/N。然后学习第一个分类器，然后计算样本在该分类器下的误差率（误分类样本的加权和）： 根据误差率得到一个系数，这个系数也是当前这个分类器的权重： 然后更…

一、样本的准备，需要创建这几个文件夹，其中neg是负样本，pos是正样本，src是源图像（可没有）,xml用来存储模型 以行人训练为例，首先正样本是各种各样的行人的照片，负样本就是非人照片。…

boosting AdaBoost是英文“Adaptive Boosting”（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时&…

集成学习常见的两种集成方案为bagging和boosting，其中bagging是一种基于投票的并行方案，boosting是一种基于改变原始数据集分布的迭代串行方案(某些环节也可并行)。bagging的代表算法为随机森林，boosting的代表算法有adaboost、gbdt、xgb等。 bagging方案图：从训练集从进行…

本博客内容摘自李航老师的《统计学习方法》，加以一些整理。 相关概念 提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组…

1. Adaboost算法基本原理2. Adaboost 损失函数3. Adaboost 代码 1. Adaboost算法基本原理 Adaboost:Adaptive Boosting(自适应增强) 自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。该方法对噪声数据和异常数据很敏感。 但不容易出现过拟合。 每一轮…

AdaBoost算法 集成算法通常有两种方式，分别是投票选举（bagging）和再学习（boosting）。 bagging的方式在做投票选举的时候可以并行计算，多个弱分类器单元的决策是相互独立的，不存在依赖性。 bo…