GML_AdaBoost_Matlab_Toolbox_0.3

模式识别和机器学习实战- 集成学习- Python实现 - AdaBoost算法 适用于刚刚开始学习机器学习的小伙伴进行的上机实践，本次压缩包的内容是集成学习的AdaBoost算法的代码以及数据集。

计算机视觉-Adaboost算法MATLAB源码 Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。 Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。 而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间，机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去，扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础。AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法，还在于 1)它让Boosting从最初的猜想变成一种真正具有实用价值的算法； 2)算法采用的一些技巧，如:打破原有样本分布，也为其他统计学

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高斯混合模型GMM和AdaBoost PART ONE 高斯混合模型（Gaussian mixture model，简称GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，由于GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布，因此近年来常被用在语音识别中。 高斯混合模型( GMM )的核心思想是用多个高斯分布的概率密度函数 一、GMM模型的基本概念 二、GMM模型的参数估计 三、GMM模型的识别问题 PART TWO 泛化能力处于机器学习的中心地位，它刻画了从给定训练数据集中学得的学习器处理未知数据的能力。 集成学习是最成功的一种泛型，具有高度泛化能力的学习器。一般机器学习方法都是从训练数据中学得一个学习器，而集成学习要构建一组基学习器，并将它们进行集成。 基学习器是通过决策树、神经网络及其他各种基学习算法从训练数据集习得的。 集成学习器最大的优点是它可以将稍优于随机猜测的弱学习器提升为预测精度很高的强学习器，通常假设基学习器是弱学习器。 一、引进AdaBoost 二、AdaBoost算法 三、AdaBoost举例 四、AdaBoost应用

AdaBoost 是一种将“强”分类器构建为简单弱分类器的线性组合的算法。 参考： http : //staff.ustc.edu.cn/~xjchen99/teaching/ImageUnderstanding/Robust real-time face detection.ppt

matlab实现了几种经典的adaboost算法，包括boosting，gentle adaboost，real adaboost。

毕业设计论文范文源码 Face-Detection 本科毕业设计 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测的实现 ======================================== 本项目源代码遵循GPL授权许可，你可以修改并免费使用，但请保留本项目作者信息，谢谢。 论文引用格式（文章为本科毕业论文）： 贾震. 基于Haar特征与AdaBoost算法的人脸检测研究与实现[D]. 曲阜师范大学, 2016. ------博客地址------ Coding Home - 漂流瓶jz CSDN博客 新浪博客 ======================================== main.m 为主函数 里面包含训练和检测的主要操作说明和用法。 ======================================== 实验过程： 实验结果; ======================================== 训练样本： MIT人脸数据库 样本尺寸：20*20px 样本个数：5971个样本，其中人脸样本为2429个 faces文件夹 包含人脸

adaboost的几个Python例子，包含训练数据，测试数据，Python代码，下载即可运行

机器学习实战(第七章-利用AdaBoost元算法提高分类性能-所有代码与详细注解-python3.7) 机器学习实战(第七章-利用AdaBoost元算法提高分类性能-所有代码与详细注解-python3.7)