连续型adaboost算法研究

现阶段的人工智能与模式识别工作中，连续型adaboost算法以其良好的识别率和极快的识别速度得到了越来越多的应用。鉴于此，认真研究了连续型adaboost算法的理论基础，细致分析了基于连续型adaboost算法的分类器的训练流程，对算法中涉及到的数学量之间的关系进行了探讨，对算法中涉及到的数学过程进行了定量推导，对训练过程中出现的问题的成因进行了定性分析，最后对如何提高连续型adaboost算法的性能提出了若干建议。