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论文研究-改进的AdaBoost算法在IDS入侵检测中的应用.pdf
网络入侵检测系统IDS中，异常数据所占的比例非常小，属于小类样本，却是检测的目标。在AdaBoost算法基础上进行改进，通过对大类样本权重设置阈值，对权值超过阈值的样本进行相应处理，来削弱分类器对大类样本错分的重视程度，减轻下一级训练的负担，从而有效地强化对小类错分样本的学习，提高入侵检测的精度，降低误报率和漏报率。方法在KDD-99数据集上进行实验，并与SVM方法检测结果进行比较，取得了很好的效果。
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论文研究-距离和损失函数约束正则化的AdaBoost算法.pdf
... 一次近似距离和相关熵损失函数结合，实现了三种AdaBoost弱分类器权值更新算法。使用UCI数据库数据对提出的三种算法AdaBoostRE，AdaBoostIE，AdaBoostEE与Real AdaBoost，Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost算法作了比较，可以看到提出的AdaBoostRE算法预测效果最好，优于Real AdaBoost，Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost算法。
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Adaboost.py
本文主要是adaboost的代码详细过程，在当前基础模型训练时，提高训练集中前一个基础模型误分类样本的权重，使得前面被误分类的样本获得更多的关注，从而提升当前基础模型。在机器学习中，Adaboost 是一种有监督的分类（classification）学习算法。
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AdaBoost-master.rar
手动实现AdaBoost,语言为Python，最后使用五折交叉验证确定弱分类器数目的最优解，并有弱分类器与强分类器的比较实现及结果展示，欢迎大家下载。
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基于AdaBoost和马尔科夫随机场的影像分类
基于AdaBoost和马尔科夫随机场的影像分类，陈楚，关泽群，AdaBoost算法是一种自适应的Boosting算法，非常适合对空间数据中陆地覆盖的分类。假定因为损失函数后验概率由让步比给定，且陆地覆盖�
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Adaboost.cs
Adaboost算法的C#源码，低维数据训练，展示算法过程，也可用于C/C++编写算法参考。
能力有限，错误难免，欢迎指正！
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Go To English Version 超过100万源码资源，1000万源码文件免费下载
