改进Adaboost的文献（本人整理）

adaboost代码

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）。

详细介绍了adabost的算法的原理以及实现过程。

级联AdaBoost作者为Viola和Jones，发表在The8thIEEEInternationalConferenceOnComputerVision，2001。这篇论文的发表是人脸检测速度提高的

Adaboost classification

对集成学习的总结，总结很全面，搜集网络资料的整理。

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adaboost的程序实现，里面包括训练和测试，适合想要学习adaboost的入门学习。

adaboost的demo程序，其中使用的弱分类器有naivebayes,knn与lda,网络上有许多此程序的代码，但其中存在错误，我把其中明显的错误给修正了过来，添加了demo文件，现在可以直接运行

GML_AdaBoost工具箱 别人的,下载太贵了,搞成免费的吧