Adaboost 종류별 핵심(OpenCV에서 가져옴..)

// Discrete AdaBoost:
            //   weak_eval[i] (=f(x_i)) is in {-1,1}
            //   err = sum(w_i*(f(x_i) != y_i))/sum(w_i)
            //   C = log((1-err)/err)
            //   w_i *= exp(C*(f(x_i) != y_i))

// Real AdaBoost:
            //   weak_eval[i] = f(x_i) = 0.5*log(p(x_i)/(1-p(x_i))), p(x_i)=P(y=1|x_i)
            //   w_i *= exp(-y_i*f(x_i))

// LogitBoost:
            //   weak_eval[i] = f(x_i) in [-z_max,z_max]
            //   sum_response = F(x_i).
            //   F(x_i) += 0.5*f(x_i)
            //   p(x_i) = exp(F(x_i))/(exp(F(x_i)) + exp(-F(x_i))=1/(1+exp(-2*F(x_i)))
            //   reuse weak_eval: weak_eval[i] <- p(x_i)
            //   w_i = p(x_i)*1(1 - p(x_i))
            //   z_i = ((y_i+1)/2 - p(x_i))/(p(x_i)*(1 - p(x_i)))
            //   store z_i to the data->data_root as the new target responses

// Gentle AdaBoost:
            //   weak_eval[i] = f(x_i) in [-1,1]
            //   w_i *= exp(-y_i*f(x_i))

덧글

  • 2013/05/08 14:39 # 삭제 답글

    fmttm님 팬이예요
    블로그 번창하세요~
    잇힝~♥
  • 2013/05/08 14:41 # 삭제 답글

    근데 진짜 이름이 봉모인가요?
    이름 되게 특이해요.
  • FMTTM 2013/05/08 14:42 #

    네. 맞습니다. 맞고요.
  • 누구게 2014/12/08 13:24 # 삭제 답글

    말도 안돼...
    틀린 거잖아!!! 뽕..

    자꾸 검색하다 보니 들어오게 되네... 썅
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