代码 ''' 数据集：Mnist 训练集数量：60000(实际使用：10000) 测试集数量：10000（实际使用：1000) 层数：40 ------------------------------ 运行结果： 正确率：97% 运行时长：65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据及标记 dataArr = [] labelArr = [] #

基于Adaboost 算法的公司财务预测模型数据及代码，在Matlab R2021b上运行通过

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大数据十大经典算法AdaBoost-讲解.ppt

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手动实现AdaBoost,语言为Python，最后使用五折交叉验证确定弱分类器数目的最优解，并有弱分类器与强分类器的比较实现及结果展示，欢迎大家下载。

人脸检测步骤：打开摄像装置，读取opencv自图，带haar分类器，截取每一帧的照片，保存人脸进行预处理，代码简洁明了，适合借鉴学习。