引言：级联分类器在机器学习中占据了重要地位，但是一直困惑了许久，到底啥是级联分类器？如何实现？直到学会了，才感觉打通了任督二脉，将人体的能量释放出来！！！
1.级联分类器
在小琼看来就是多个二分类构成的分类器，类似于多个二叉树，其实要看级联分类器的类型，例如人脸识别用到的Haar，这个分类器说到底是一个多级二分类，大体的核心思想就是，使用一些容易判断的特征作为初级筛选，然后结果下一个特征，再次筛选，层层筛选，最后选出正确结果。（如果还是不太了解，举个例子！）
例子：给出五种水果，苹果、香蕉、橘子、桃子、西红柿、（假设西红柿也是水果，O(∩_∩)O哈哈~），将苹果区分于其他水果，筛选出来。
1》首先我们会选取形状作为第一个判断特征，用于初级筛选，然后会分类为两类：一类是：香蕉，一类是苹果、西红柿、桃子、橘子。
2》然后再选取颜色特征作为二级特征，作为二级筛选，然后会分为两类：一类是苹果、西红柿，一类是：橘子、桃子。
3》然后使用HOG特征，作为三级特征，作为水果分类的三级筛选，然后会分为两类：一类是：苹果，一类是西红柿。终于得到苹果。
回顾上面内容可知，我们总共选取了形状、颜色、HOG特征，依次层层筛选，总共为三级，所以这个就是级联分类器的综合，使用多个弱分类器，最终构成一个强分类器。
待续。。。。（好的讲解+例子）
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3.结束
GAME OVER
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