一、Haar-like特征
Haar特征值反映了图像分度变化的情况。
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征。
Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了...
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2016-05-07 07:16:41
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1，本篇为个人对《2012.李航.统计学习方法.pdf》的学习总结，不得用作商用，欢迎转载，但请注明出处（即：本帖地址）。
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2016-05-03 18:19:36
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本章内容□ 组合相似的分类器来提髙分类性能□应用AdaBoost算法□ 处理非均衡分类问题 7.1基于数据集多重抽样的分类器 ...
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2016-05-01 20:22:15
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提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。提升方法Adaboost算法
提升方法基本思路
AdaBoost算法
Adaboost的例子
Adaboost算法的训练误差分析
Adaboost算法的解释
前向分步算法
前向分步算法与AdaBoost
提升树
提升树算法
梯度提升Valiant是哈...
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2016-04-29 17:17:42
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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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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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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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在学习AdaBoosting和online Boosting, 最好有bagging和boosting基础，这样看起来比较会比较顺。有空再补上。AdaBoost 算法的主要思想之一就是在训练集上维护一套权重分布,初始化时 ,Adaboost 为训练集的每个训练例指定相同的权重 1/m。接着调用弱学习...
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2016-01-24 11:39:31
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本文不定期更新。原创文章，转载请注明出处，谢谢。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（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，...
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2016-01-23 18:04:12
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