AdaBoost实现

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。

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。

MATLAB版的Adaboost对数据集进行分类，并测试其准确率，详细步骤可参考readme.txt文件。通过此实现，可以快速进行数据分类任务，并对模型效果进行评估，适用于机器学习模型训练与性能测试。

介绍了3D AdaBoost算法在人脸检测中的应用，并给出了Matlab程序实现。通过该程序，用户可以使用AdaBoost算法进行高效的人脸检测。程序流程包括数据预处理、特征选择、弱分类器训练、以及最终的分类结果输出，帮助读者快速理解如何在Matlab中实现这一算法。

GMM模型用于语音识别，而AdaBoost用于集成学习，可提升弱学习器的预测精度。

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。通过此演示，您将能够理解如何利用AdaBoost进行二维点的分类。具体实现请参考以下资源： 参考资料

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

该演示清晰地展示了Adaboost算法期间发生的情况。它显示了决策边界、示例权重、训练误差和基础学习器权重在训练期间如何变化。包括一系列基础学习算法：线性回归、朴素贝叶斯、决策树桩、CART（需要统计工具箱）、神经网络（需要netlab）和SVM（需要libsvm）。还有3个数据集生成器（2-高斯、圆形和旋转棋盘）。有帮助添加自定义基础学习器算法或数据集生成器的文档。该演示允许选择基础学习器和数据集。根据Adaboost算法，可以一次添加一个基础学习器。在任意数量的基础学习器之后，决策边界和边距显示在图上。还可以查看两个图表：错误率（显示Adaboost如何在添加更多基础学习器时影响训练和泛化错误）和边际分布（显示当前集成的边际累积分布）。基础学习者出现在窗口左侧的列表中。其中包括一个禁用/启用每个学习器的复选框，以及一个调整其权重的滚动条。

本代码实现了基于AdaBoost算法的人脸检测。包含了Harr特征的训练数据。经测试可正常运行。