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文档简介
.,1,数据挖掘十大算法之AdaBoost,.,2,Anexample,给定如下表所示的训练数据：,.,3,AdaBoost算法,Adaptive,Boosting,AdaBoost,主要思想：从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器。,.,4,几个概念,强可学习：在PAC学习的框架中，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的,弱可学习：在PAC学习的框架中，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的,在PAC学习框架下，一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的,.,5,AdaBoost算法,.,弱分类器,强分类器,.,6,AdaBoost算法,.,7,AdaBoost算法,弱分类器1,.,8,AdaBoost算法,权重增大,.,9,弱分类器2,AdaBoost算法,.,10,权重增加,AdaBoost算法,.,11,弱分类器3,AdaBoost算法,.,12,最终的强分类器,AdaBoost算法,.,13,Anexample,给定如下表所示的训练数据：,.,14,AdaBoost算法,Adaboost算法最终分类器的错误率是多少？,.,15,.,16,AdaBoost的目标：最小化损失函数,.,17,.,18,AdaBoost算法在人脸检测上的应用,参考文献：P.ViolaandM.Jones.Robustreal-timefacedetection.IJCV57(2),2004.,.,19,人脸检测的目标,.,20,级联分类器,.,21,人脸检测中的弱分类器,.,22,AdaBoost算法改进,参考文献：Y.FreundandR.E.Schapire.Adecision-theoreticgeneralizationofon-linelearningandanapplicationtoboosting.JournalofComputerandSystemSciences,55(1):119139,1997.Y.FreundandR.E.Schapire.Ashortintroductiontoboosting.JournalofJapanes
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