基于随机森林思想的组合分类器设计 本项目深入剖析了随机森林思想在组合分类器设计中的应用，提供了清晰易懂的代码实现。 项目特点：- 详细的理论讲解和代码注释，易于理解- 涵盖了从数据预处理到模型评估的完整流程- 可灵活修改参数，满足不同场景需求
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使用AdaBoost和Haar-like特征进行人脸检测
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Python实现的朴素贝叶斯分类器，提供主文件（nbayes1和nbayes1_run1）和训练数据，欢迎指教交流。
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弱分类器可能只是一个最基本的Haar-like特征，计算输入图像的Haar-like特征值，和最初的弱分类器的特征值比较，以此来判断输入图像是不是人脸，然而这个弱分类器太简陋了，可能并不比随机判断的效果好，对弱分类器的孵化就是训练弱分类器成为最优弱分类器，注意这里的最优不是指强分类器，只是一个误差相
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数据挖掘一般包括：1.导入训练、测试样本；2.初始化分类器；3.利用训练样本训练分类器；4.利用测试样本评估分类器的效果；5.输出分类结果。
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确定数据集。 选择合适的特征。 选择合适的分类器。 训练和评估分类器模型。
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本研究扩展了Rainer Lienhart于2002年提出的检测级联方法，纳入了倾斜特征的定义。此后，该方法被拓展至全旋转缩放情况下的人脸检测。
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本项目介绍了一种基于高斯贝叶斯分类器的图像处理方法，适用于图像分类和模式识别任务。该方法利用高斯混合模型（GMM）对图像特征进行建模，并应用贝叶斯定理进行分类。此项目包含了算法实现、演示示例和相关资源。
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