AdaBoost算法java实现

基于AdaBoost的人脸检测改进算法

摘　要:Adaboost是一种有效的分类器组合方法,它能够提高弱分类器的分类性能。利用Adaboost方法对面部表情进行识别,探讨了Adaboost与主成分分析法的几种结合方案。仿真结果表明这几种方案

本文首先介绍Boosting猜想提出以及被证实的过程,在此基础上,引出AdaBoost算法的起源与最初设计思想;接着,介绍AdaBoost算法训练误差与泛化误差分析方法,解释了算法能够提高学习精度的原

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机器学习十大算法：AdaBoost，讲解很清晰，适合初学者，可以参考

adaboost算法用于人脸检测和识别，其中有完整的程序，matlab编写的

基于adaboost算法的人脸检测简介，主要系统的介绍了adaboost算法的一些理论和人脸检测中的具体的一些细节的设计，虽然不是很详细，但也还可以吧。

支持向量机的最大特点是改变了传统的经验风险最小化原则，而是针对结构风险最小化原则提出的，因此具有很好的泛化能力。同时，支持向量机在处理非线性问题时，通过将非线性问题转化为高维空间的线性问题，利用核函数

adaboost经典的分类算法代码.rar

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