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搜索资源 - weak learning algorithm
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人脸检测。用c++编写。人脸检测是人脸分析的首要环节，其处理的问题是确认图像（或影像）中是
否存在人脸，如果存在则对人脸进行定位。人脸检测的应用领域相当广泛，是实
现机器智能化的重要步骤之一。
AdaBoost 算法是1995 年提出的一种快速人脸检测算法，是人脸检测领域里
程碑式的进步，这种算法根据弱学习的反馈，适应性地调整假设的错误率，使在
效率不降低的情况下，检测正确率得到了很大的提高。-Face Detection. Using c++ to prepare. Fac
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集成 学 习 算法通过训练多个弱学习算法并将其结论进行合成，可以显著地提
高学习系统的泛化能力。Boosting算法作为集成学习算法的主要代表算法，得到
了广泛的研究和应用，但其研究成果大部分都集中的分类问题上。-Integrated learning algorithm through the training of more than a weak learning algorithm and its conclusions synthesis, can significantly
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它试图解决的问题，薄弱的标签是一个多学习一种新标签的问题，其中只有部分标签集与每个提供相关培训的例子-This package includes the MATLAB code of the multi-label learning algorithm WELL. It tries to deal with weak label problem which is a new kind of multi-label learning problem, where only a partial la
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adaboost 测试，te_func_handle is a handle to the testing function of a
learning (weak) algorithm whose prototype is shown below.-te_func_handle is a handle to the testing function of a
learning (weak) algorithm whose prototype is shown
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Freund在1995年发表的一篇很经典的文章Boosting a weak learning algorithm by majority，是关于弱学习算法的，全英文写的-Freund in 1995 published a classic article Boosting a weak learning algorithm by majority, is on the weak learning algorithm, written in English
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《深空微弱高动态信号捕获与跟踪算法研究与实现》深空通信领域载波同步恢复需要初步了解，其中信号多普勒斜率动态特性分析和解决办法值得借鉴。-"Weak deep-space high dynamic signal acquisition and tracking algorithm research and to achieve" deep space communications field carrier synchronization recovery requires a prelimina
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One challenging problem for search-based face annotation scheme is how to effectively perform annotation by exploiting the list of most similar facial images and their weak labels that are often noisy and incomplete. To tackle this problem, we propos
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The package includes the MATLAB code of the multi-instance multi-label learning algorithm MIMLwel, which solves the multi-instance multi-label problem under weak label assumption -The package includes the MATLAB code of the multi-instance multi-label
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随机森林是由多棵树组成的分类或回归方法。主要思想来源于Bagging算法，Bagging技术思想主要是给定一弱分类器及训练集，让该学习算法训练多轮，每轮的训练集由原始训练集中有放回的随机抽取，大小一般跟原始训练集相当，这样依次训练多个弱分类器，最终的分类由这些弱分类器组合，对于分类问题一般采用多数投票法，对于回归问题一般采用简单平均法。随机森林在bagging的基础上，每个弱分类器都是决策树，决策树的生成过程中中，在属性的选择上增加了依一定概率选择属性，在这些属性中选择最佳属性及分割点，传统做法
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简单五子棋，简单学习算法，很弱的AI，原文是Python语句，现改写位c++(Simple backgammon, simple learning algorithm, very weak AI, the original is a Python statement, is now rewritten bit c++)
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boosting算法用于集成学习，包含多种弱分类器(Boosting algorithm is used for ensemble learning, and it contains many weak classifiers)
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