級聯分類器的計算特征值的基礎類FeatureEvaluator 功能：讀操作read、復制clone、獲得特征類型getFeatureType，分配圖片分配窗口的操作setImage、setWindow，計算有序特征calcOrd，計算絕對特征calcCat，創建分類器特征的結構create函數 ...

級聯分類器訓練 adaboost分類器由級聯分類器構成，"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中，被檢窗口依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后，就可以應用於輸入圖像中 ...

級聯分類器 cascade detector detector AdaBoost 讀"P. Viola, M. Jones. Rapid Object Detection using ...

2017 3.1在一點鍾從宿舍爬起來去實驗室，看了一篇論文，產生如下思考。紀念下第一次通宵學習，哈哈。 悖論1：任何的快速線性分類器可以被應用生成一個整體的非線性分類器。 如下圖：正方形是一個非線性分類器，那么他不就是由四個線性分類器組成的嗎 悖論2：若干個線性特征可以組成一個整體 ...

貝葉斯分類是一類分類算法的總稱，這類算法均已貝葉斯定理為基礎，因此統稱為貝葉斯分類。在貝葉斯分類器中，常用朴素貝葉斯，就類似於看見黑人，大多會認為來自非洲。 事件A在事件B（發生）的條件下的概率，與事件B在事件A（發生）的條件下的概率是不一樣的，但他們有確定的關系，貝葉斯定理就是對在這種關系 ...

•什么是多標簽分類 之前我們提到的分類問題主要是單標簽分類問題，即每個實例只屬於一個類別，又叫二分類問題(即使是多標簽分類也是采用了二分類方法)；多標簽就是每個實例，可能同時屬於多個類別，較復雜些。 •什么是多標簽分類 之前我們提到的分類問題主要 ...

一、內容大綱 1，貝葉斯定理 一、貝葉斯定理 假設對於某個數據集，隨機變量C表示樣本為C類的概率，F1表示測試樣本某特征出現的概率，套用基本貝葉斯公式，則如下所示： 上式表示對於某個樣本，特征F1出現時，該樣本被分為C類的條件概率。那么如何用上式來對測試樣本分類呢？ 舉例來說，有個測試 ...

1. 機器學習中的常用分類器：回歸、分類（確定是哪一類） 1）線性回歸：根據給出的數據擬合出一條直線或曲線，反應數據的分布； 評判的准則或損失函數：統計所有預測值yi及對應實際值y之間的距離之和，使其最小化； 理解，參考： 線性回歸：https://blog.csdn.net ...