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基于Adaboost算法的分类器训练及其在人脸检测中的深度应用研究.docx

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    基于Adaboost算法的分类器训练及其在人脸检测中的深度应用研究

    一、引言

    1.1研究背景与意义

    随着计算机技术的飞速发展，机器学习已成为当今科技领域的核心研究方向之一。在众多机器学习算法中，Adaboost算法凭借其独特的优势和广泛的应用，占据了举足轻重的地位。Adaboost（AdaptiveBoosting），即自适应增强算法，是一种集成学习算法，由YoavFreund和RobertSchapire于1997年正式提出。该算法的核心思想是通过迭代训练多个弱分类器，并根据每个弱分类器的分类错误率调整样本权重，使得后续的弱分类器更加关注那些被之前分类器错误分类的样本

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