Haar特征和级联分类器是一种经典的目标检测算法，适用于检测物体在图像中的位置、大小和姿态等。本教程将详细介绍Haar特征和级联分类器的原理、实现和应用。
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opencv 分类器的使用
解决分类问题基本的方法有：线性分类器、决策树、朴素贝叶斯、人工神经网络、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）； 组合基本分类器的集成学习算法：随机森林、Adaboost、Xgboost等。 一、线性分类器 线性分类器=...
博文：http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833 这篇文章里所提供的工具和样本训练出来的分类器xml文件，可以使用文中的代码实践一下
"微信公众号" 本文同步更新在我的微信公众号里，地址：https://mp.weixin.qq.com/s/jfQNQ0mMe7a-k3IQNL_YAg 本文同步更新在我的知乎专栏里，地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/4048...
分类器的作用是将目标对象指定给多个类别中的一个。 给目标做出分类前，需要了解目标内不同的类别之间有什么共同特征，又有什么特征是某个类别独有的。可以通过分析样本对象的典型特征得到这些信息。 特征参数存储...
分类器的作用：常规任务是利用给定的类别、已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类（或预测）。逻辑回归（logistics）、SVM等常用于解决二分类问题，对于多分类问题（multi-class ...
最简单的贝叶斯分类器演示Matlab程序。入门必备。 详细请参考本人的博客http://blog.csdn.net/ranchlai/article/details/10375579
前言在使用机器学习的方法解决分类问题时，我们通常需要一个指标来衡量我们模型的性能，以下介绍一些常用的分类性能指标，在实际应用中可以依照应用需求采用相应的指标。错误率错误率是使用最普遍、最简单同时又是最...
本文主要介绍给予规则的分类器的相关内容
Matlab中常用的分类器有随机森林分类器、支持向量机（SVM）、K近邻分类器、朴素贝叶斯、集成学习方法和鉴别分析分类器等。各分类器的相关Matlab函数使用方法如下：首先对以下介绍中所用到的一些变量做统一的说明： ...
朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理所实现的一种对于数据分类的算法，本文章将先对贝叶斯定理和对于机器学习（数据分类）上的作用进行简单介绍，然后通过代码（python）实现朴素贝叶斯分类器识别MNIST数据集的手写...
最小错误率贝叶斯分类器（包含matlab程序）1. 最小错误贝叶斯分类器原理2.最小错误率贝叶斯分类器的图形表示3.三类最小错误率贝叶斯分类器实验实验代码 1. 最小错误贝叶斯分类器原理 在对模式进行识别时，在存在...
频率学派和贝叶斯学派 说起概率统计，不得不提到频率学派和贝叶斯学派，通过对概率的不同理解而演变的两个不同的概率学派。 频率学派 核心思想：需要得到的参数是一个确定的值，虽然未知，但是不会因为样本的...
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