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机器学习 第77集：AdaBoost有什么特点？( 含有笔记、代码、注释 )
① 这个学习器中权值很低的数据，表明它们在前面的学习器经常被分类正确。 注： 上一个分类器使得下一个分类器的错误数据权值高，通过最大阈值使得错误数据被正确分类。
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基于多模式弱分类器的AdaBoost
...边界和生成式模型善于利用较少的特征排除大量负样本的优点,以Haar特征训练判别式弱分类器,以HOG特征训练生成式弱分类器,以AdaBoost算法为桥梁,采用泛化能力强的Bagging学习器集成算法得...
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人脸识别的思路和步骤是什么？佩特科技双目人脸识别解决方案受欢迎
其中Adaboost模型在速度与精度的综合性能上表现最好。该算法的特点就是训练慢，检测快，基本上可以达到视频流实用检测效果。2、人...
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机器学习
泛化错误率低，易于编码，可以应用在大部分分类器上， 无参数调整 缺点：对离群点敏感适用数据类型： 数值型和标称型数据 该算法在之前文章中实现过一次，是针对《统计学习方法》的一个例题实现的，更加的贴近数学公式,详见 Python__Adaboost简单实现...
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安防视频中的人员性别快速检测方法研究
本文的主要研究内容如下:(1)复杂背景下的人脸检测主要阐述复杂背景下的人脸检测算法的原理及应用,结合性能需求及应用环境确定采用基于Adaboost算法的人脸检测方法。该方法利用级联分类器和...
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如何识别人脸？
...鲁棒性强等优点，适合在大量样本训练下获取高精度的人脸特征。另一方面，在分类识别中，支持向量机SVM和Adaboost算法是其中颇为流行的分类算法。这些算法可以对不同的人脸图像进行分类，并...
adaboost技术优缺点
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