超级适用。
容易理解的Adaboost的Matlab代码。
内含实例，代码和解释

报告对各种Boosting集成学习模型进行系统测试Boosting集成学习模型将多个弱学习器串行结合，能够很好地兼顾模型的偏差和方差，该类模型在最近几年获得了长足的发展，主要包括AdaBoost、GBDT、XGBoost。
本篇报告我们将对这三种Boosting集成学习模型进行系统性的测试，并分析它们应用于多因子选股的异同，希望对本领域的投资者产生有实意图义的参考价值。

viola-jones论文RobustReal-TimeFaceDetection中的haar+Adaboost人脸检测方式、人脸检测样本库正负样本，人脸库2000+，非人脸库4000+

本文针对视频监控中的车辆检测跟踪问题，具体研究了在昼间车流密度较高情况下以及在夜间车辆的检测与跟踪算法。
首先针对昼间车流密度高的特点将类Haar+Adaboost分类器的统计学习方法用于昼间车辆检测，并在检测后进行一定后处理去除虚警。
实验结果表明，在车流密度较高的情况下仍能快速地检测出车辆，明显优于运动目标检测的效果！在正文中讲吧，佛楼米！

在Adaboost算法的基础上，提出了一种改进的Boosting方法来解决分类问题。
此方法将示例的类标签预测为分类器集合的加权多数投票。
每个分类器是通过将给定的弱学习者应用于子样本（大小小于原始训练集的子样本）而获得的，该子样本是根据原始训练集上保持的概率分布从原始训练集中得出的。
在Adaboost中提出的重新加权方案中引入了一个参数，以更新分配给训练示例的概率，从而使算法比Adaboost愈加准确。
在UCI资料库中可获得的合成数据集和一些实际数据集上的实验结果表明，该方法提高了Adaboost的预测精度，执行速度以及对分类噪声的鲁棒性。
此外，通过kappa误差图研究了集成分类器的多样性准确性模式。

《MATLAB神经网络43个案例分析》是在《MATLAB神经网络30个案例分析》的基础上出版的，部分章节涉及了常见的优化算法（遗传算法、粒子群算法等）与神经网络的结合问题。
《MATLAB神经网络43个案例分析》可作为高等学校相关专业学生本科毕业设计、研究生课题研究的参考书籍，亦可供相关专业教师教学参考。
《MATLAB神经网络43个案例分析》共有43章目录如下：第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的功能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

从网站爬取口红销售数据，分析影响销售数据的重要因素以及根据销售因素建模预测其销售量。
本文先将数据进行预处理得到实验数据，然后着重分析朴素贝叶斯判别分析算法、AdaBoost算法以及随机森林算法在口红销量预测中的效果，并在随机森林算法中进行模型优化。
通过实验结果表明总评价数、价格和描述分这三个因素对销售量的影响较大，对三个算法对比分析得出随机森林算法预测错误率最低，有较好的预测效果。

基于Haar+Adaboost人脸识别使用python+cv2实现具体算法原理待日后整理说明先上传可实现代码，有需要的自行前往下载。
代码运转环境：jupyternotebook+python3

这个小工具用于在裁剪图像部分区域时记录坐标。
相信誉AdaBoost算法进行人脸检测的同志们一定对于一开始收集、裁剪物体样本的过程记忆犹新，那是一个纯体力活儿。
有了这个小工具，可以极大的加快进程。
不搞目标识别的同志们也可以来试试，很好玩的！用鼠标在图上圈定区域，按空格可记录坐标，按回车处理下一图。

特征降维是模式识别中重要的一步，从图像中提取的原始特征往往维度较高，需求对其降维处理。
基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选择具有分类信息的特征组合。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。