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文档简介

.,数据挖掘十大算法之AdaBoost,.,Anexample,给定如下表所示的训练数据：,.,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。,.,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,.,AdaBoost算法,.,弱分类器,强分类器,.,AdaBoost算法,.,AdaBoost算法,弱分类器1,.,AdaBoost算法,权重增大,.,弱分类器2,AdaBoost算法,.,权重增加,AdaBoost算法,.,弱分类器3,AdaBoost算法,.,最终的强分类器,AdaBoost算法,.,Anexample,给定如下表所示的训练数据：,.,AdaBoost算法,Adaboost算法最终分类器的错误率是多少？,.,.,AdaBoost的目标：最小化损失函数,.,.,AdaBoost算法在人脸检测上的应用,参考文献：P.ViolaandM.Jones.Robustreal-timefacedetection.IJCV57(2),2004.,.,人脸检测的目标,.,级联分类器,.,人脸检测中的弱分类器,.,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.JournalofJapaneseSo
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