AdaBoost使用的分类器

是什么？可以简单介绍一下它的原理吗？

AdaBoost使用的分类器可以是任意一个弱分类器，如决策树、神经网络等。AdaBoost的基本原理是将多个弱分类器组合成一个强分类器，每个弱分类器有一个权重，通过不断迭代，提高分类器的准确度。在每一轮迭代中，错分的数据点会被赋予更高的权重，而分类正确的数据点则会被赋予更低的权重，下一轮迭代中，这些错分的点会得到更多的注意力，使得分类器学习到这些数据点的特征，从而提高分类准确度。最终得到的强分类器，可以在新数据集上进行分类预测。

相关问题

Adaboost级联分类器

Adaboost级联分类器是一种常见的目标检测算法，它基于Adaboost算法来训练多个弱分类器，然后将这些弱分类器组合成一个强分类器。这个强分类器可以用来检测图像中的目标。

Adaboost级联分类器通常由多个级联组成，每个级联中包含多个弱分类器。在每个级联中，第一个弱分类器用来快速地排除大部分不含目标的图像区域，第二个弱分类器用来进一步排除一些不含目标的图像区域，以此类推。这样可以大大减少需要处理的图像区域数量，从而提高检测速度。

Adaboost级联分类器在目标检测领域得到广泛应用，特别是在人脸检测、行人检测等方面。