在之前的決策樹到集成學習里我們說了決策樹和集成學習的基本概念（用了adaboost昨晚集成學習的例子），其后我們分別學習了決策樹分類原理和adaboost原理和實現， 上兩篇我們學習了cart（決策分類樹），決策分類樹也是決策樹的一種，也是很強大的分類器，但是cart的深度太深，我們可以指定 ...

無不介紹Adaboosting，也是因為其學習效果很好。 Adaboost首先要建立一個概念： 弱分 ...

Haar分類器使用AdaBoost算法，但是把它組織為篩選式的級聯分類器，每個節點是多個樹構成的分類器，且每個節點的正確識別率很高。在任一級計算中，一旦獲得“不在類別中”的結論，則計算終止。只有通過分類器中所有級別，才會認為物體被檢測到。這樣的優點是當目標出現頻率較低的時候（即人臉在圖像中所占比例 ...

API說明： 利用opencv自帶的數據進行人臉檢測： 進階：人眼檢測 級聯分類器+模板匹配提高檢測的穩定性，實現眼睛的追蹤： 自定義級聯分類器的訓練和使用：待續 命令行參數： -vec ...

引自（機器學習實戰） 簡單概念 Adaboost是一種弱學習算法到強學習算法，這里的弱和強學習算法，指的當然都是分類器，首先我們需要簡單介紹幾個概念。 1：弱學習器：在二分情況下弱分類器的錯誤率會低於50%。其實任意的分類器都可以做為弱分類器，比如之前介紹的KNN、決策樹、Naïve ...

一個分類器的分類准確率在60%-80%，即：比隨機預測略好，但准確率卻不太高，我們可以稱之為“弱分類器”，比如CART（classification and regression tree）。 反之，如果分類精度90%以上，則是強分類器 弱分類器在adaptive boosting ...

　　　　　　　　基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器 基於Haar特征的Adaboost級聯人臉檢測分類器，簡稱haar分類器。通過這個算法的名字，我們可以看到這個算法其實包含了幾個關鍵點：Haar特征、Adaboost、級聯。理解了這三個詞對該算法基本就掌握 ...

一.K-近鄰算法（k-NearstNeighbor,kNN） 　　使用某種距離計算方法進行分類。 　　思路：如果一個樣本在特征空間中的k個最鄰近樣本中的大多數屬於某一類別，則該樣本也屬於這個類別。該方法所選擇的鄰居都是已經正確分類的對象。 　　常用向量距離：歐式 馬氏 信息熵。kNN中一般 ...