作者LINNABA (NABA)
看板CodeJob
标题[发案] 有关AdaBoost的Case
时间Sun Aug 29 18:38:56 2010
案件状态：发包中
发案人： 林同学
联络方式1： 站内信 或手机
联络方式2：
有效时间： 8/29 8/30
专案说明：
最近做论文遇到了点麻烦
是有关分类器做决策上的准确率问题
(125个特徵 分类器使用Fisher Linear)
由於两类的分类结果正确率只有50出头
想用AdaBoost来进行改良
可是不知道该怎麽使用
网路上的资源看不太懂实际运作原理为何
希望有经验的人能亲自口头指点
小弟是作业环境是C# 2008
但程式部分本人会自己解决
不需要麻烦您
预算： 500元+一顿晚餐
接案者要求： 希望能解说AdaBoost操作原理就好 大概需要2~3个钟头
接受新手承案否：是
附注：希望能在礼拜一晚上前找到接案者
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※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc)
◆ From: 122.116.63.56
1F：→ yourinfo:matlab那麽多分类器，先都跑一跑比较快啦 08/29 21:25
2F：→ yourinfo:feature有用就有用，50%的结果应该跟分类器关系不大 08/29 21:26
3F：→ yourinfo:如果有60以上，换个分类器才比较有义意。以上，我的感想 08/29 21:30
4F：→ LINNABA:你是说分类器影响比较大吗@@?我跑了七个结果都只有52~58% 08/29 21:33
5F：→ LINNABA:因为我的指导教授希望我随便用了一个分类器做完分类後 08/29 21:34
6F：→ yourinfo:如果是这样，就是我说的feature本来就不行 ... 再想想把 08/29 21:34
7F：→ LINNABA:再用AdaBoost加进去看效果改良多少 因为50几趴真的太低.. 08/29 21:35
8F：→ yourinfo:教授让你弄就弄吧，他只是要你回报个结果而已... 08/29 21:41
9F：推 smallworld:125FEATURE 训练资料没有上万 想准也很难 08/30 20:34
10F：推 come:你的正确率是怎麽计算的? feature不在多 有几个有效的就够 09/02 09:01