Adaboost 算法 AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的，它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确，以及上次的总体...
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编程语言 时间：
2015-04-02 18:15:17
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参开资料：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787
更多挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm
介绍
在介绍AdaBoost算法之前，需要了解一个类似的算法，装袋算法(bagging)，bagging是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式，获得最...
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编程语言 时间：
2015-02-08 11:39:40
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362
之前介绍了haartraining程序中的cvCreateMTStumpClassifier函数，这个函数的功能是计算最优弱分类器，这篇文章介绍一下自己对haartraining中关于强分类器计算的一些理解，也就是程序中的icvCreateCARTStageClassifier函数。...
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其他好文 时间：
2015-01-04 23:11:07
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686
最近在看机器学习中adaboost（adaptive boostint）算法部分的内容，在csdn上面查找一番发现，好像没有讲的特别的详尽的，当然可能是我人品不佳，所以没有找到，为了防止同样的事情发生在其他人的身上，所以就写了这篇博文，尽量多的解释算法的推演过程更方便的大家去理解这个算法。
介绍adaboost算法之前，首先介绍一下学习算法的强弱，这个是PAC定义的：弱学习算法-...
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编程语言 时间：
2014-12-24 21:38:21
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447
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoo...
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编程语言 时间：
2014-12-04 14:02:17
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342
AdaBoost（自适应boosting，adaptive boosting）算法算法优缺点：优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整缺点：对离群点敏感适用数据类型：数值型和标称型元算法（meta algorithm）在分类问题中，我们可能不会只想用一个分类器，我们会考虑将分类...
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编程语言 时间：
2014-12-04 00:55:58
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399
下载本文PDF格式（Academia.edu）本文给出了机器学习中AdaBoost算法的一个简单初等证明，需要使用的数学工具为微积分-1.Adaboost is a powerful algorithm for predicting models. However, a major disadvan...
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编程语言 时间：
2014-11-26 06:38:25
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对人脸检测的研究最初可以追溯到 20 世纪 70 年代，早期的研究主要致力于模板匹配、子空间方法，变形模板匹配等。近期人脸检测的研究主要集中在基于数据驱动的学习方法，如统计模型方法，神经网络学习方法，统计知识理论和支持向量机方法，基于马尔可夫随机域的方法，以及基于肤色的人脸检测。目前在实际中应用的人...
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编程语言 时间：
2014-11-21 16:07:04
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这几天研究了OpenCV源码 Haar AdaBoost算法，做了一下改进
1.去掉了所有动态分配内存的操作，对潜入式系统有一定的速度提升
2.注释覆盖了大量关键代码
3.减少了代码一半的体积，并且减少了部分健壮性的代码，速度比OpenCV源码提升6%
注：使用时请注意，现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集...
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2014-10-02 16:02:53
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====================问题描述==================== 如题，小弟想在android上实现一个基于人脸识别的功能，大致的实现框架是这样的：1.通过前置照相机捕捉到人的脸部特征2.将人的脸部特征通过一些算法（网上查看诸如adaboost算法，PCA算法）取得特征值，然...
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移动开发 时间：
2014-09-30 17:08:49
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206
