dataningwei的博客

0、概述　　opencv集成了经典adaboost算法，并结合haar特征实现了人脸检测功能。算法原理可参考人脸检测大牛Paul Viola 的文章《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Feature》。由于该算法堪称经典，并可推广应用于其他相关检测识别领域（如车牌检测、车辆检测识别），因此有必要从源码上学习其实现过程。人

老生常谈，决策树的种类： ID3、C4.5 和CART,说说各自特点： ID3: 1986 Ross Quinlan提出，采用 熵不纯度规则分裂节点，通常分支因子Bj>2B_j>2，标准版本的ID3没有剪枝操作。 C4.5: 为ID3改进版本，特征值可以处理连续变量，采用信息熵增益比

adaboost算法是boost算法的一种，它使用指数函数作为损失函数。 　　adaboost算法又要若干分支，包括DAB（Discrete AdaBoost），RAB（Real AdaBoost），LB（LogitBoost），GAB（Gentle AdaBoost）。这些算法在opencv 中均有所实现。其中，最为人们所熟知的当属经典adaboost算法，即离散adaboost，此处不展开，请