GMM和AdaBoost应用

利用Kmeans初始化和Fisher Vectors计算的高效GMM拟合（仅限对角协方差），基于yael包该工具箱可利用BLAS/OpenMP API在多核处理器上实现更快的计算。支持单/双精度的密集输入。

高斯混合模型的参数估计通常使用期望最大化（EM）算法，这在matlab环境下尤为常见。

ADABOOST算法是一种快速计算方法，在MATLAB中的实现可以帮助快速应用于各种数据集。

详细介绍了Adaboost算法作为数据挖掘领域中的重要分类算法之一，包括其起源、发展历程和应用实例。文章首先分析了该算法的主要训练过程及性能改进，最后展望了其未来发展方向。

AdaBoost算法 MATLAB代码示例 以下是AdaBoost算法的基本MATLAB实现代码： % 初始化参数 numTrees = 50; % 基学习器数量 alpha = zeros(numTrees, 1); % 权重初始化 models = cell(numTrees, 1); % 存储基学习器 for t = 1:numTrees % 训练基学习器 models{t} = trainWeakLearner(X, y, weights); % 计算误差 predictions = models{t}.predict(X); err = sum(weights .* (predictions ~= y)); % 计算权重 alpha(t) = 0.5 * log((1 - err) / (err + eps)); % 更新样本权重 weights = weights .* exp(-alpha(t) * y .* predictions); weights = weights / sum(weights); % 归一化 end % 最终模型 function finalPred = predict(X) finalPred = sign(sum(alpha .* cellfun(@(m) m.predict(X), models, 'UniformOutput', false), 2)); end 通过以上代码，您可以快速实现AdaBoost算法并进行分类任务。

这份资源包含了详细的基于haar特征、AdaBoost和CascadeBoost算法的人脸检测原理文档，以及两个AdaBoost的matlab代码和一个CascadeBoost的matlab代码。所有代码都有详细注释，非常适合初学者使用。

本项目实现了Adaboost方法，利用一系列弱分类器集成强二元分类器。我们选用决策树桩作为弱分类器，展示了在合成数据集和包含数字图像的MNIST数据集上的分类效果。

相较于之前的0.3版本，此次更新修复了几个bug。资源下载链接：http://www.inf.ethz.ch/personal/vezhneva/Code/AdaBoostToolbox_v0.4.zip

使用haar特征结合AdaBoost和CascadeBoost算法进行人脸检测的原理和matlab代码示例。