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利用haar+CART+adaboost训练自己的人脸检测模型利用haar+CART+adaboost训练自己的人脸检测模型利用haar+CART+adaboost训练自己的人脸检测模型
大话Adaboost算法 AdaBoost算法是一种集成学习（ensemble learning）方法。集成学习是机器学习中的一类方法，它对多个机器学习模型进行组合形成一个精度更高的模型，参与组合的模型称为弱学习器（weak learner）。在预测时使用这些弱学习器模型联合起来进行预测；训练时需要用训练样本集依次训练出这些弱学习器。典型的集成学习算法是随机森林和boosting算法，而AdaBoost算法是boosting算法的一种实现版本。
adaboost算法原理 adaboost算法原理 adaboost算法原理 adaboost算法原理
Hadoop云平台下基于HOG特征和Adaboost分类器的快速行人检测算法 ... 多媒体分析领域等具有广泛的应用;针对目前行人检测技术运算量大、实时性差等不足,提出了一种Hadoop云平台下基于梯度直方图(HOG)特征和Adaboost算法的快速行人检测方法;该方法首先利用云计算模式提取图片的HOG特征,然后利用PCA方法对提取特征降维,最后使用Adaboost算法构建分类器对降维特征进行分类;利用不同场景照片对本文方法进行实验,仿真结果表明,在保持较高检测准确度前提下,采用Hadoop云计算 ...
决策树与Adaboost ... 比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的AdaBoost算法。 AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭 ...
Rubost Chinese License Plate Locate Using LBP+adaboost with CNN ... Rubost Chinese License Plate Locate Using LBP+adaboost with CNN regression
计算学习理论及adaboost集群学习计算机学习理论简介，概率近似正确PAC的学习框架；VC维度及样本复杂度；Adaboost理论计算法和应用
adaboost目标识别本代码用adaboost算法实现目标识别，时效性好，效率高
adaboost-目标识别本代码用adaboost算法，实现目标识别，实施性好，效率高
AdaBoost实战代码 Adaboost实战代码，利用决策树桩作为基弱分类器，并利用集成学习器进行病马死亡率的预测，得到了良好的预测效果。

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