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On-line AdaBoost分类器，AdaBoost分类器的改进，在线学习更新分类器，多用于目标跟踪-On-line AdaBoost classifier, AdaBoost classifiers to improve online learning update classifier, used for target tracking
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adaboost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)。-adaboost source is an iterative algorithm Adaboost, the core idea is that a training set for the same training the different classifiers (weak classifier), then
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AdaBoost 是一种将弱分类器线性结合成强分类器的方法，由Jiri Matas 和 Jan Sˇ ochman提出-AdaBoost is a linear combination of the weak classifiers into a strong classifier method, by Jiri Matas and Jan S ochman proposed
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adaboost分类器源代码addaboost人脸检测matlab算法
-the adaboost classifier source code addaboost face detection matlab algorithm
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Adaboost算法的基本思想是:利用大量的分类能力一般的弱分类器(weakerifier)通过一定的方法叠加(boost)起来，构成一个分类能力很强的强分类器眼eClassifier)，再将将若干个强分类器串联成为分级分类器(ClassifierCaseade)图像搜索检测。本文就是利用Adaboost算法将由类haar特征生成的弱分类器成为强分类器，再将强分类器串联成为分级分类器。
-The basic idea of Adaboost algorithm i
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基分类器为bp，用adaboost方法生成的分类器的程序-Base classifier bp, generated using adaboost method classifier
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matlab代码程序，利用Adaboost算法训练人脸图像和非人脸图像，通过迭代得到由多个弱分类器组合而成的强分类器，实现图片里的人脸检测。-Matlab code，Using Adaboost algorithm to train the face images and not face images, obtained strong classifier which is conprised of multiple weak classifiers by iteration ， re
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以二叉树作为弱分类器的adaboost的matlab算法代码-Binary tree as weak classifier adaboost matlab algorithm code
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实现车的训练和检测，运用adaboost分类器方法-Training and testing to achieve the car, using adaboost classifier method
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BP神经网络作为若分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出-As if the BP neural network classifier, repeated training samples of BP neural network output
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用adaboost分类器实现人脸检测的小程序-With adaboost classifier for face detection applet
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用python实现的adaboost算法，其中基分类器为树桩分类器，并附有训练数据-Adaboost algorithm implemented with python, which base classifiers for stump classifier, along with training data
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基于bp-adaboost的强分类器设计 -公司财务预警建模-Based bp-adaboost strong classifier design modeling - Financial Crisis Warning
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基于BP-Adaboost强分类器的公司财务预警建模-Financial Early Warning modeling firm based BP-Adaboost strong classifier
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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)。(Adaboost is an iterative algorithm, and its core idea is different for the same training set training classifier (weak classifier), then put these weak classifier together
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