Adaboost_M1， 主要用运捆绑不同的分类器

资 源 简 介

一个用matlab的实现的Adaboost_M1， 主要用运捆绑不同的分类器. boosting 算法的一种 ..

详 情 说 明

这是一个使用matlab实现的Adaboost_M1算法，它主要通过组合不同的分类器来提高准确性。Adaboost_M1是一种boosting算法，旨在通过训练一系列弱分类器来构建一个强大的分类器。它通过迭代的方式，每次都关注先前分类错误的样本，并调整分类器的权重，以便更好地分类这些错误样本。这个算法的核心思想是将多个弱分类器进行组合，从而产生一个更准确的整体分类器。在Adaboost_M1算法中，每个弱分类器都有一个权重，这些权重用于确定每个弱分类器在最终分类器中的贡献程度。通过不断迭代和调整权重，Adaboost_M1算法能够逐渐提高分类的准确性。这种算法在机器学习领域被广泛应用，特别是在人脸识别、目标检测和数据挖掘等领域。