bootstrps bagging boosting这几个概念经常用到，现仔细学习了一下： 他们都属于集成学习方法，(如:Bagging，Boosting，Stacking)，将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC学习模型（Probably Approximately CorrectK）。Kearns和Valiant指出，在PAC学习模型中，若存在一个多项式级的学习算法来识别一组概念，并且识

Random Forests (随机森林） 随机森林的思想很简单，百度百科上介绍的随机森林算法比较好理解。 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 Leo Breiman和Adele Cutler发展出推论出随机森林的算法。 而 "Random Forests" 是他们的商标。 这个术语是1995年由贝尔实验室的Tin K

1.      简介 　           Gabor变换属于加窗傅立叶变换，Gabor函数可以在频域不同尺度、不同方向上提取相关的特征。Gabor 滤波器的频率和方向类似于人类的视觉系统，所以常用于纹理识别。在空间域，二维Gabor滤波器是一个高斯核函数和正弦平面波的乘积，具体的：          复数：        实部：