adaboost的实现算法

资 源 简 介

adaboost的实现算法，可进行人脸的样本训练

详 情 说 明

在这个文档中，我要讨论的是adaboost算法的实现。adaboost算法是一种机器学习算法，它可以用于训练人脸样本。该算法的主要思想是通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，从而提高分类的准确性。在训练过程中，adaboost算法会根据样本的权重进行迭代，每一轮迭代都会调整样本的权重，使得之前分类错误的样本在下一轮中得到更多的关注和重视。通过这种方式，adaboost算法能够逐步提升分类器的性能，从而实现对人脸样本的有效训练。