本文主要是介绍自适应提升学习算法（Adaptive Boosting,Adaboost）原理，因为其中涉及到分类器，而分类器往往是基于一些样本特征得到的，所以在此介绍最常用的Adaboost算法结合Haar-like特征。该算法首先在人脸检测中得到广泛运用，而后也被用于其它有关目标检测中。 1.Ad ...
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2016-04-21 01:33:12
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之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错，加上今天的HOG&SVM行人检测程序，一直报错。 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整，想一头囊死啊 做程序一定要心如止水！！！ 仔细查找！！！ 1.人脸识别程序： [cpp] view plain ...
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2016-04-17 20:35:13
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国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, N ...
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2016-04-17 19:16:08
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《Brief History of Machine Learning》
介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost 到随机森林、Deep Learning.
《Deep Learning in Neural Networks: An Overview》
介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本...
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2016-04-11 12:23:45
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、决策树（Decision Tree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分类的时候，是让所有的弱分类器同时发挥... ...
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2016-04-04 20:56:34
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机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learnin ...
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2016-04-04 16:34:49
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要!重要~ 一、Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器（hypothese），构建一个更强大的分类器（hypothese），从而达到“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的效... ...
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2016-04-04 16:14:03
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我们再决定一个重要的事情时，往往不是听取一个人的意见，听取大家的意见，然后投票表决最终结果。这一个特点也可以应用于机器学习的算法中来，每一个人都是弱的分类器，若是指一个人的力量很小，很多人汇集在一起就构成了强分类器。好比政府的投票系统。
有一个有趣的现象，若每个人都有51%的几率选择正确，则汇集很多人的投票信息之后选择正确的人比选择错误的人多很多，我们认为多数人的选择是正确的，选择错误的人很难扳...
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2016-03-30 18:00:27
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理论知识可参考：《统计学习方法》 （李航 著） 第八章 简单代码实现：
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2016-03-17 21:27:26
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在netbeans里开发，有一个重要文件makefile,是用来编译所有的文件。 项目的目录结构如下，扁平的目录结构，如何实现自动化编译，写makefile呢？ 第一版 基础版： CC = g++ CFLAGS = -O3 -DNDEBUG SOURCE =AdaBoost.cpp aodesele
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2016-02-27 20:43:32
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