1：简单概念描述
Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。
1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会高于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、logiostic回归和SVM都可以。这里我们采用的弱分类器是单层决策树，它是一个单节点的决策树。...
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2014-08-18 22:07:03
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在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别=================今天我们将着重学习第3步：基于haar特征的adaboost级联分类器的训练。若将本步骤看做...
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2014-07-22 22:54:54
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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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2014-07-09 00:04:28
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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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2014-07-06 19:26:24
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基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器，简称haar分类器。通过这个算法的名字，我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点：Haar特征、Adaboost、级联。理解了这三个词对该算法基本就掌握了。...
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2014-06-27 10:06:55
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Real Adaboost分类器是对经典Adaboost分类器的扩展和提升，经典Adaboost分类器的每个弱分类器仅输出{1,0}或{+1,-1}，分类能力较弱，Real Adaboost的每个弱分类器输出的是一个实数值（这也是为什么叫“Real”），可以认为是一个置信度。和LUT（look-up...
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2014-06-26 21:01:52
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GML AdaBoost Matlab Toolbox是一款非常优秀的AdaBoost工具箱，内部实现了Real AdaBoost, Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost三种方法。AdaBoost的训练和分类的结构都是相似的，可以参考前一篇《Boosting》，只简介一下GML。GML内部弱分类器使用的CART决策树。决策树的叶子表示决策，内部每个分支都是决策过程。从根部...
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2014-05-24 17:56:00
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1.背景
上一节学习支持向量机，感觉公式都太难理解了，弄得我有点头大。不过这一章的Adaboost线比较起来就容易得多。Adaboost是用元算法的思想进行分类的。什么事元算法的思想呢？就是根据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每个特征值都构建决策树，并且赋予他们不同的...
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2014-05-07 06:48:25
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本论文主要有三个关键的贡献：使用积分图快速地计算haar特征使用adaboost算法从特征池中现在关键的特征构建分类器级联实现快速的人脸检测haar特征：本论文使用三种简单的矩形特征：由上下（或者左右）邻接的大小相同的两个矩形组成（如下图a），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和由上下（或者...
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2014-04-28 03:12:04
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