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opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)

资 源 简 介

应用背景boosting算法训练了T个弱分类器ht,t∈{1,....,T}.这些弱分类器很简单.大多说情况下,它们只是包含一次分裂(称为决策stumps)或仅有几次分裂(可能到3次)的决策树.最后做决定的时候将复制权重αt给每个分类器.AdaBoost训练时输入的特征向量是xi,向量的类别标签是yi(这儿i=1,...,M,M是样本总数),且yi∈{1,-1}.关键技术1.在Release下进行调试 2.指定文件保存路径,如:char* filename_to_save = "F:\testdata\output.xml"; 3.选用训练的方法,如method = 1; 4.这步需要使用模型的时候再指定,训练的时候设置为char* filename_to_load = 0;使用模型的时候指定,如char* filename_to_load = "F:\testdata\output.xml";

文 件 列 表

opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)
Boosting
Boosting.vcxproj.filters
Boosting.opensdf
Boosting.sdf
Boosting.sln
Boosting.v11.suo
Release
Boosting.exe
使用说明.txt
Boosting
Release
Boosting
Boosting.vcxproj
opencv1.0--Boosting(包含boosting和RF和MLP算法)

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