AdaBoost算法理解基于世纪晟3D动态人脸识别实战学习

AdaBoost算法就是用一个数据多次训练一个弱的分类器，但是adaboost分类器主要关注那些以被分离器错分的数据。提高分类错误数据的权重，降低分对数据集的权重。最后把每个分类器集合到一起，然后进行测试。（注：关于这一部分的学习，主要来源于世纪晟科技3D动态人脸识别的实战练习。）

功能——

将分类性能不好的弱分类器提升为分类性能好的强分类器的学习算法

思想——

学习一系列分类器，在这个序列中每一个分类器对它前一个分类器导致的错误分类样例给予更大的重视