adaboost's Introduction

AdaBoost

機械学習アルゴリズムのひとつであるAdaBoostを実験的にRubyで実装してみた。

##参考文献

Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features Here!
局所特徴量と統計学習手法による物体検出 Here!
AdaBoost - Wikipedia Here!

memo

使用にあたって

簡単な学習データ（低次元、学習データ少数）でのみ確認
本格的に使用すると学習時間滅茶苦茶かかるので覚悟（マシンパワー必須）

実行方法

# 学習による識別器構築
$ ruby adaboost.rb

# 学習で構築した識別器を使って未知データ分類
$ ruby classification.rb

※ adaboost.rbを実行すると、識別器パラメータを格納したclassifier.datが生成される。

学習データファイルのフォーマット

# N次元の特徴ベクトル（データ）
[label] [data1] [data2] ... [dataN]   #一個目の学習ベクトル
[label] [data1] [data2] ... [dataN]   #二個目の学習ベクトル

# この時、label = {+1, -1}
# 正クラス：+1、負クラス：-1　をそれぞれとる

#　記述例(二次元データの場合)
-1 -2.416682586290083 -1.6340630148871529
-1 -0.4611169335807954 1.1720161088656624
1 1.771127779864452 0.6400316433636748
1 0.3076072954507474 0.47308423467735405

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