AdaBoost算法中计算弱分类器Gm(x) 权重的公式是怎么推导出来的？

已于 2025-06-17 07:25:34 修改
阅读量138 收藏 2
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习疑难问题集 文章标签： 算法 AdaBoost自适应提升算法 深度学习 机器学习 人工智能
于 2025-06-17 07:21:55 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython/article/details/148632397
☞ ░ 前往老猿Python博客 ░ https://blog.youkuaiyun.com/LaoYuanPython

在这里插入图片描述

一、AdaBoost基本思想

AdaBoost是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器构建强分类器，其核心思想是：

  • 序列化训练：依次训练多个弱分类器
  • 样本权重调整：增加错误分类样本的权重
  • 分类器加权组合：分类误差率低的分类器具有更高权重

具体算法和原

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Adaboost 学习笔记
wohenshuai
12-12 947
视频 1. Adaboost 介绍 Adaboost 的原理是通过每次减少上一轮被正确分类的样本权值，提高被错误分类的样本权值，再进行本轮弱分类器的分类。 2. Adaboost 算法流程 2.1 权值更新 对于每个样本，定义为： (xn,y^n,un)(x^{n},\hat{y}^{n},u^{n})(xn,y^​n,un) 表示每个样本的 (feature,label,权重)(feature, label, 权重)(feature,label,权重)，一开始默认权重都为1。 假设每个弱分类器一开始都不
【 Adaboost算法】 机器学习实例推导计算+公式详细过程 （入门必备）
On the road
12-15 7336
##一．基本原理： Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。 ##二．弱分类器（单层决策树） Adaboost一般使用单层决策树作为其弱分类器。单层决策树是决策树的最简化版本，只有一个决策点，也就是说，如果训练数据有多维特征，单层决策树也只能选择其中一维特征来做决策，并且还有一个关键点，决策的阈值也需要考虑。 ##三．关...
Adaboost 算法的公式推导与讲解
weixin_43929239的博客
08-07 1977
目录 前言 一、Adaboost 算法 1.1Adaboost步骤 1.2公式推导与分析 步骤1. 首先，初始化训练数据的权值分布。 步骤2.开始迭代 d. 更新训练数据集的权值分布 步骤3. 组合各个弱分类器，得到最终分类器。​ 1.3误差界 二、加法模型与向前分步算法 2.1 加法模型 前言 渣学硕一枚，对Adaboost 算法的公式的每一步进行推导与讲解。如果有错误的地方还请各位同学指正。本文推导步骤主要来源于（https://blog...
从零开始理解AdaBoost算法：设计思路与算法流程（二）【权值更新与加权表决、数学公式】
qq_22841387的博客
06-10 1257
AdaBoost是一种通过不断迭代、逐步优化的机器学习算法。通过自适应地调整样本权值和弱分类器权重，能够有效地提升分类器的性能。在实际应用中，适当选择基分类器类型和迭代次数，对于提高算法的分类效果至关重要。
机器学习算法——利用AdaBoost元算法提高分类性能（基于单层决策树构建的弱分类器）
weixin_45709671的博客
09-10 2339
集成学习——AdaBoost元算法集成学习 集成学习 当做出重要决定时，我们往往会听取多个专家而不只是一个人的意见。元算法正是采用这种思路，元算法是对其他算法进行组合的一种方式，本篇博文主要介绍AdaBoost元算法，该算法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一。 ...
AdaBoost基本原理与详细公式推导
codelady_g的博客
01-19 4055
目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化Gm(x)G_m(x)Gm​(x)3.4.2 优化 αm\alpha_mαm​ 机器学习中有一类集成学习算法，它基于一组弱学习器进行组合提升，得到具有优越性能的强学习器。集成学习策略主要有boosting和bagging两大类。本文要介绍的AdaBoost就是boosting的重要代表。 Boosting简介 Boosting基本思想：通过
全面解析AdaBoost：多分类、逻辑回归与混合分类器的实现
qq_22841387的博客
06-11 1918
AdaBoost 原本是为二分类问题设计的，但可以扩展到多分类问题。常用的方法包括 One-vs-All (OVA), AdaBoost.MH (Multiclass, Multi-Label) 和 AdaBoost.MR (Multiclass Ranking)。下面对每种方法进行详细介绍。数学原理:训练过程:预测过程:通俗解释:对于每个类别，训练一个分类器来区分该类别和其他类别。最后，通过比较所有分类器的预测得分，选择得分最高的类别作为最终分类结果。数学原理:初始化权重:迭代过程:最终分类器:通俗解释:
集成学习算法：AdaBoost原理详解以及基于adaboost的图像二分类代码实现
热门推荐
Yaoyao2024的博客
05-05 1万+
AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法集成学习算法其实不能理解为一种具体算法（像knn、kmeans这样十分具体的算法），它其实是一种算法策略、算法框架。它的核心是在于，将多个弱学习器（模型）结合（集成），从而得到一个更强大的模型。提高整体的性能和稳定性。💡说的好像很轻松，“结合”，那么具体如何结合呢？
adaboost算法_手写adaboost的分类算法—SAMME算法
weixin_39860732的博客
11-22 995
看了一下，adaboost之前也有不少人实现的思路，但是各有不同，为了方便起见，这里重点还是阐述一下sklearn中的adaboost的实现算法。来自sklearn的官方文档的谷歌翻译。首先来看下adaboost的分类：两者的主要区别是弱学习器权重的度量，SAMME使用了和我们的原理篇里二元分类Adaboost算法的扩展，即用对样本集分类效果作为弱学习器权重，而SAMME.R使用了对样本集分类的预...
AdaBoost算法详解
bb8886的博客
03-17 3595
Adaboost算法是一种常用的集成学习算法，解决的是二分类问题，它可以将多个弱分类器（比如决策树）组合成一个强分类器。其基本思想是通过对数据集进行加权和重复训练来提高分类器的准确性。
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
王老师青少年编程
11-21 682
2025年全国青少年信息素养大赛复赛真题（算法创意实践挑战赛C++初中组试卷1：带解析）（7月6日试卷）
代码随想录 63.不同路径Ⅱ
m0_63814538的博客
11-24 229
4.确定遍历顺序：从递归公式可以看出一定是从左到右一层一层的遍历，这样保证推导dp[i][j]的时候，dp[i - 1][j]和dp[i][j - 1]一定是有数值的。所以本题的初始化代码如下所示：一旦遇到obstacleGrid[i][0] == 1的情况就停止dp[i][0]的赋值1的操作，dp[0][j]同理。1.确定dp数组（dp table）及其下标的含义：dp[i][j]表示从（0，0）出发，到（i，j）有dp[i][j]条不同的路径。下标（0，j）的初始化情况同理。
算法：二叉搜索树的最近公共祖先
czlczl20020925的博客
11-24 311
下面是详细的解释，说明为什么这是必然的。对于我们当前所在的任何节点。
算法沉淀第十二天（牛客练习赛146）
lingran__的博客
11-22 800
本文分享了牛客练习赛146的三道算法题解：1.《合格的机器》通过分析代币奇偶性，得出最优解是尽量使机器代币数为偶数，当总代币数≥2n时最多n-1台合格；2.《小灰灰的火焰星球2》通过排序施法顺序和预处理价值数组，实现高效计算最大收益；3.《盲目自大的小灰灰》通过计算得分区间，判断查询分数是否可能达到。每道题都包含题意分析、逻辑梳理和AC代码实现，适合算法学习者参考。
力扣每日一题：可被三整除的最大和
yyssas的博客
11-23 191
会发现：假如现在对于前i个元素，可以被三除余j，则对于第i个元素x，如果取了，那么要在前i-1个元素中，找到被三除余j-x。如果不取，就是在前i-1个元素中找到被三除余j。然后要考虑的是边界条件，就是当i<0的情况，此时对于前-1个元素，无疑只能找除3余0的，余1和余2均是不存在，因此设定余1余2都是负无穷，这样就不会取到了。最开始考虑的是用01背包问题，对每个元素动态取舍，最后找到最大值。但感觉用数组一直存，可能会爆炸，因为和可能会很大。因此选择动态递归的方式，找到取前i个和取前i+1个元素的关系。
【元启发算法】模拟退火（SA）：在温度起伏中，寻找最优解的诗意算法
Harrytutu_ZuiYue的博客
11-21 359
自然从不急于求成，金属在冷热交替中趋于稳定，算法亦在温度起落中逼近真理。” 寒冬里调温的空调、背包旅行时规划路线、手机 APP 优化资源分配 —— 生活中处处藏着 “寻找最优解” 的难题。有些问题看似简单，却因可选方案过多，让我们陷入 “局部最优” 的困境：就像在山谷中徒步，误以为眼前的山峰就是最高点，却不知翻过一座小山后，还有更广阔的天地。
D3QN+PER机制算法
2301_79815102的博客
11-22 739
Dueling Network是一种深度强化学习网络架构，将Q值分解为状态价值函数V(s)和优势函数A(s,a)。V(s)评估状态本身的好坏（标量输出），A(s,a)衡量各动作的相对优势（向量输出）。通过共享编码器和两个独立分支分别学习V(s)和A(s,a)，最后聚合层采用减去优势均值的约束方式计算最终Q值。这种架构能更高效地学习状态价值，提升策略表现，常与Double DQN和PER机制结合使用（如D3QN+PER算法）。
ID3 算法为什么可以用来优化决策树
m0_37225702的博客
11-24 23
信息增益驱动：每次选择最能区分类别的特征，减少树的不确定性。贪心递归构建：快速生成高效结构，尽可能少的分支和深度。提前停止划分：避免冗余节点，提高分类效率。ID3 用“最优划分特征优先”的策略，让树更短、更准确、更高效。
算法基础篇：（十六）深度优先搜索（DFS）之递归型枚举与回溯剪枝初识
最新发布
2301_79248256的博客
11-24 435
本文聚焦深度优先搜索（DFS）的递归型枚举与回溯剪枝，以枚举子集、组合型枚举、枚举排列、全排列四个洛谷经典例题为切入点，从问题描述、决策树分析、递归函数设计到代码实现逐步拆解。先阐释搜索本质及 DFS 与回溯、剪枝的关联，再通过具体案例讲解回溯的 “恢复现场” 操作与可行性、重复性等剪枝技巧，总结 DFS 递归型枚举 “画决策树 - 设计函数 - 实现回溯 - 添加剪枝” 的通用步骤，帮助读者理解并掌握 DFS 解决枚举类问题的核心方法，为进阶应用奠定基础。
Adaboost算法：融合多个弱分类器形成强分类器
资源摘要信息:"AdaBoost分类算法是一种著名的机器学习技术，它通过组合多个...6. 标签含义解读：标签中涉及的术语包括AdaBoost分类、分类器、弱分类器、组合分类器以及强分类器，都是描述AdaBoost算法特性的关键概念。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

LaoYuanPython

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值