基于matlab的BP-Adaboost的强分类器分类预测，Adaboost是一种迭代分类算法，其在同一训练集采用不同方法训练不同分类器（弱分类器），并根据弱分类器的误差分配不同权重，然后将这些弱分类器组合成一个更强的最终分类器（强分类器），并一直迭代，直到分类的错误率达到之前设定的阈值或者迭代次数达到设定最大迭代次数。程序已调通，可直接运行。
相关推荐
格林威10 分钟前
UV紫外相机的简单介绍和场景应用番石榴AI1 小时前
自己动手做一款ChatExcel数据分析系统，智能分析 Excel 数据laopeng3011 小时前
基于Spring AI Deep Researcher Agentlzptouch1 小时前
数据预处理（音频/图像/视频/文字）及多模态统一大模型输入方案星期天要睡觉1 小时前
深度学习——循环神经网络（RNN）jieba121381 小时前
CAA机器学习TextIn智能文档云平台1 小时前
LLM 文档处理：如何让 AI 更好地理解中文 PDF 中的复杂格式？Blossom.1181 小时前
把AI“撒”进农田：基于极值量化与状态机的1KB边缘灌溉决策树takashi_void2 小时前
本地实现斯坦福小镇（利用大语言模型使虚拟角色自主发展剧情）类似项目“Microverse”zxsz_com_cn2 小时前
设备健康管理大数据平台：工业智能化的核心数据引擎