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更新時(shí)間：2024.12.28
基于決策樹的改進(jìn)AdaBoost算法在車輛檢測(cè)中的應(yīng)用

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為滿足車輛檢測(cè)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性需求,將基于C4.5的決策樹算法作為AdaBoost算法的弱分類器,產(chǎn)生一種速度快、識(shí)別率高的強(qiáng)分類器,稱之為AdaBoost-DT算法。算法訓(xùn)練多個(gè)決策樹并將之作為弱分類器,之后通過改進(jìn)級(jí)聯(lián)架構(gòu)的AdaBoost算法將若干弱分類器組合成一個(gè)強(qiáng)分類器。該算法特點(diǎn)在于:相對(duì)于廣泛使用的以SVM作為弱分類器的算法,其以決策樹作為分類器,速度提高了29%;通過在AdaBoost算法進(jìn)行強(qiáng)分類器的形成階段加入再判決函數(shù),準(zhǔn)確率提高了14.1%。

算法第四章字符串

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第四章 第四章 串 一、內(nèi)容提要 1、 1、 是數(shù)據(jù)元素為字符的線性表，串的定義及操作。 2、 2、 的基本操作，編制算法求串的其它操作。 3、 3、 的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，因串是數(shù)據(jù)元素為字符的線性表，所以存在“結(jié)點(diǎn)大小“的問題。靜 態(tài)和動(dòng)態(tài)（塊鏈結(jié)構(gòu)，堆結(jié)構(gòu)）存儲(chǔ)的優(yōu)缺點(diǎn)。 4、 4、 樸素模式匹配算法及改進(jìn)（ KMP）算法。 二、學(xué)習(xí)重點(diǎn) 1、 1、 串的基本操作，編寫串的其他操作（如 index,replace 等）。 2、在串的模式匹配中，求匹配串的 nextval 函數(shù)值。 3、盡管樸素的模式匹配的時(shí)間復(fù)雜度是 O(m*n), KMP 算法是 O(m+n),但在一般情況下，前 者實(shí)際執(zhí)行時(shí)間近似 O(m+n),因此至今仍被采用。 KMP 算法僅在主串與模式串存在許多 “部 分匹配”時(shí)才顯得比前者塊的多，其主要優(yōu)點(diǎn)是主串不回嗍。 5、 5、 串操作在存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)下的實(shí)現(xiàn)。 三、例題解析 1、利

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