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adaboost源码分析

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R-statistics的部分R-包和函数截面数据分析回归经典方法quantreg分位数回归MASSBOXCOX变换生存函数、COX比例风险回归模型mfpCOX比例风险回归模型多分式多项式car可用于检验vi冰箱岭回归larslasso回归msgpsadaptivelassopls偏最小二乘截面数据回归机器学习方法rpart.plot绘制回归树mboostboosting回归ipredbagging回归randomF 。Est随机orest回归e1071orkernlabSVR支持向量机回归nnet caretornueralnet神经网络横截面数据分类经典方法glm()广义线性模型MASS lda()ormda mda()orfda fda()，线性判别截面数据分类机器学习方法rpart.plot绘制分类树adabag adaboost分类、bagging分类randomForest分类e1071orkernlabSVR支持向量机分类kknn最近邻分类nnet神经网络分类截面数据计数或有序因变量Possi 。
1、R-统计 分析的一些R包和函数横截面数据回归的经典方法quantreg分位数回归MASSBOXCOX变换生存函数、COX比例风险回归模型mfpCOX比例风险回归模型多分式多项式car可用于检查vi冰箱岭回归larslasso回归msgpsadaptivelassopls偏最小二乘横截面数据回归机器学习方法rpart.plot绘制回归树mboostboosting回归ipredbagging回归randomF 。Est随机orest回归e1071orkernlabSVR支持向量机回归nnet caretornueralnet神经网络横截面数据分类经典方法glm()广义线性模型MASS lda()ormda mda()orfda fda() 。线性判别截面数据分类机器学习方法rpart.plot绘制分类树adabag adaboost分类、bagging分类randomForest分类e1071orkernlabSVR支持向量机分类kknn最近邻分类nnet神经网络分类截面数据计数或有序因变量Possi 。
2、大数据人脸 分析案例大数据人脸分析 Case大数据人脸分析 Case随着社会科技的不断发展 ， 人工技能和人脸识别技术也在各个领域得到了普及 。人脸识别技术可以在大数据的环境下发挥强大的作用 。下面分享一下关于大数据面分析的内容 。大数据人脸分析案例1基于特征的方法和基于图像的方法1 。基于特征的方法技术:基于特征的方法试图找到人脸的不变特征进行检测 。其基本思想是，人的视觉可以很容易地察觉到不同姿势和光照条件下对人脸的观察，因此尽管有这些变化，但一定有一致的属性或特征 。
例子:边缘检测器通常提取面部特征 ， 如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛、肤色和发际线 。基于提取的特征，建立统计模型来描述它们之间的关系，并验证图像中人脸的存在 。优点:易于实现，传统方法的缺点:基于特征的算法的主要问题之一是图像特征可能会因光照、噪声和遮挡而受到严重破坏 。另外，人脸的特征边界会被弱化，阴影会导致强边缘 ， 使得感知分组算法没有用 。
3、做了这么多年Java开发,如何快速转行大数据 1 。学习大数据需要学习java和linux 。2.你有多年的java开发经验，可以跳过java课程，学习大数据技术！第三 ， 分享一份大数据技术课程大纲，供大家参考 。可以报班，也可以自学 。用Java基础学大数据更容易 。感觉要想快速转行大数据，训练比较快，自学比较费时间 。Java对大数据很有优势 。如果想转入大数据开发领域 ， 选择几个仓库的开发不失为一条捷径 。
【adaboost源码分析】如果特别想做更底层的开发，也可以选择从几个仓库的开发开始，先接触，再曲线救国 。那么几个仓库的开发需要学习什么呢？1.懂一门基础语言:java/python/scala:如果是java相关开发到大数据，太容易了，可以跳过这一项，2.分布式存储和调度理论:hdfs和yarn的理论要理解和记忆，这是学习spark或hive，优化sql最基础的知识 。

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