ADABOOST 核心思想：融合一些弱分类器获得强分类器
核心流程：先用一部分特征训练一些较弱的分类器，然后再将这些较弱的分类器逐步提升为强的分类器。ADABOOST的核心是调整训练样本的分布，使得先前分类器做错的训练样本在后续学习中获得更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个分类器。
算法流程：假定一个二类分类问题
输出：最终分类器G（x）
步骤一：初始化每个样本的权值分布
每个样本以等概率被采样
注：这里em表示的是用每个样本权重分布wmi加权平均后的错误率
接着计算第m个弱分类器的加权系数：
结论1：由于这是一个二分类问题，所以加权后错误了em<1/2,因此根据上面公式可以得出am>0;
结论2：em越小，am越大，换句话说，第m个弱分类器的加权错误率越小，意味着这个分类器越准确，那么这个分类器对最好识别结果影响的权重就应该越大。
步骤三：更新训练集的权值分布
从以上可以看出
步骤三经过M次循环后，最终进入步骤四
首先构建基本的分类面
然后根据f（x）我们可以得到最终分类器：
每个分类器的权值系数am越大，那么它对最终集成的分类器G（x）的影响也就越大
随着弱分类器个数M的增加，ADABOOST获得的强分类器在训练集上的错误率会减小最终趋近于0
基于ADABOOST的学习器不容易过拟合，在测试集上也能获得很好的性能。
应用：
基于类哈尔特征构建四种弱分类器
以上20w个类哈尔图像可以用积分图来简化计算
积分图可以通过从左到右从上到下一次性遍历图像获得
对每一个类哈尔特征，构建一个人脸检测的弱分类器
以上每一个弱分类器，都只是基于一个类哈尔特征构建的，可以想见，每一个弱分类器的识别率都不高，它们的识别率大概都只比1/2瞎猜概率多一点点。
利用ADABOOST算法选择4000个左右的弱分类器，集成获得的识别率可以满足使用需求
训练结束后，整个人脸检测流程如下：
1、在图像中，对每一个24*24的格子遍历使用分类器，如果是人脸，则输出。
2、将图像缩小，长宽同时除以1.2，在用分类器遍历每一个24*24的格子。如果是人脸，将该处位置坐标乘以1.2，等比例放大到原图。
3、重复2，直到图像长和宽小于24个像素为止
