Я пытаюсь понять алгоритм Adaboost, но у меня есть некоторые проблемы. Прочитав об Adaboost, я понял, что это алгоритм классификации (что-то вроде нейронной сети). Но я не мог знать, как выбираются слабые классификаторы (я думаю, что они являются хаар-подобными функциями для распознавания лиц) и как, наконец, можно использовать результат H, который является окончательным сильным классификатором. Я имею в виду, если я нашел значения альфа и вычислил H, как я получу выгоду от него как значения (один или ноль) для новых изображений. Пожалуйста, есть ли пример, описывает это в идеальном виде? Я нашел пример с плюсом и минусом, который можно найти в большинстве учебных пособий adaboost, но я не знал, как именно выбран hi и как применить ту же концепцию при распознавании лиц. Я прочитал много статей, и у меня было много идей, но до сих пор мои идеи не очень хорошо организованы.
Спасибо ....