作者LINNABA (NABA)
看板CodeJob
標題[發案] 有關AdaBoost的Case
時間Sun Aug 29 18:38:56 2010
案件狀態：發包中
發案人： 林同學
聯絡方式1： 站內信 或手機
聯絡方式2：
有效時間： 8/29 8/30
專案說明：
最近做論文遇到了點麻煩
是有關分類器做決策上的準確率問題
(125個特徵 分類器使用Fisher Linear)
由於兩類的分類結果正確率只有50出頭
想用AdaBoost來進行改良
可是不知道該怎麼使用
網路上的資源看不太懂實際運作原理為何
希望有經驗的人能親自口頭指點
小弟是作業環境是C# 2008
但程式部分本人會自己解決
不需要麻煩您
預算： 500元+一頓晚餐
接案者要求： 希望能解說AdaBoost操作原理就好 大概需要2~3個鐘頭
接受新手承案否：是
附註：希望能在禮拜一晚上前找到接案者
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc)
◆ From: 122.116.63.56
1F：→ yourinfo:matlab那麼多分類器，先都跑一跑比較快啦 08/29 21:25
2F：→ yourinfo:feature有用就有用，50%的結果應該跟分類器關係不大 08/29 21:26
3F：→ yourinfo:如果有60以上，換個分類器才比較有義意。以上，我的感想 08/29 21:30
4F：→ LINNABA:你是說分類器影響比較大嗎@@?我跑了七個結果都只有52~58% 08/29 21:33
5F：→ LINNABA:因為我的指導教授希望我隨便用了一個分類器做完分類後 08/29 21:34
6F：→ yourinfo:如果是這樣，就是我說的feature本來就不行 ... 再想想把 08/29 21:34
7F：→ LINNABA:再用AdaBoost加進去看效果改良多少 因為50幾趴真的太低.. 08/29 21:35
8F：→ yourinfo:教授讓你弄就弄吧，他只是要你回報個結果而已... 08/29 21:41
9F：推 smallworld:125FEATURE 訓練資料沒有上萬 想準也很難 08/30 20:34
10F：推 come:你的正確率是怎麼計算的? feature不在多 有幾個有效的就夠 09/02 09:01