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Adaboost原理简析

编程语言 javac_cn 52℃ 0评论

关于Adaboost的原理和简单介绍在下面论文中:


http://www.cnblogs.com/harvey888/p/5505511.html


1、由多个弱分类器的决策形成最终的分类器


2、错误分类的样本权值加重,正确分类的样本权值减轻


3、分类器的分类错误概率是错误分类样本的权值之和


4、由错误分类概率求得该分类器在最终分类器中的权值


5、由错误分类概率和最终分类器中的权值共同决定更新样本的权值


6、错误分类概率越小,在最终分类器中的权重越大,由对数函数决定


7、样本权重更新中,错误分类的样本权重加大,由指数函数决定

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