adaboost人脸识别 matlab程序

adaboost算法是一个由多个弱分类器生成一个强分类器的算法，可以提高分类的正确率，这里利用adaboost算法的原理，结合matlab做了一个简单的实例 里面h1-h8为八个弱分类器，adaboost为训练的主函数，test调用了训练函数，对一个样本进行测试，calerr计算每次循环后的错误频率

基于NavieBayes的adaboost算法实现 求分享

内含2500张负样本图片，可用于训练人脸和汽车检测器。

AdaBoost工具箱，实现Real AdaBoost, Gentle AdaBoost和Modest AdaBoost

AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoost.MH算法的一种形式又被称为Real Boost算法---弱分类器输出一个可能度，该值的范围是整个R, 和与之相应的权值调整，强分类器生成的AdaBoost算法。Python实现该算法。 adabbost原理见博客 http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41722435

自己整理的bp-Adaboost-ga代码。matlab语言编写，可以作优化，做预测。

基于MATLAB的adaboost算法，先对训练集进行训练，然后对测试集进行测试，最后得出采用adaboost算法对样本进行处理的错误率，最后得出比较图形。

本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。 包括： 1、图片预处理； 2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法； 3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性； 4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法 5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost 前面一次上次没有带测试数据。这次带上测试数据。 http://download.csdn.net/download/kofsky/4954247

adaboost算法Matlab代码及训练数据,非常实用