AdaBoost 论文（转）

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[转]Adaboost/Boosting算法简介 转载，来自：http://stblog.baidu-tech.com/?p=19 一、Boosting算法的发展历史 　　Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和baggi 阅读详情
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Peng Wang; Chunhua Shen; Barnes, N.; Hong Zheng, "Fast and Robust Object Detection Using Asymmetric Totally Corrective Boosting," IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, vol. 23, no.1, pp. 33-46,2012. 
S. Charles Brubaker, Jianxin Wu, Jie Sun, Matthew D. Mullin, James M. Regh, On the design of cascades of boosted ensembles for face detection, International Journal of Computer Vision 77 (2008) 65-86.
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AdaBoost原始论文精读：弱可学习性、指数损失与分布重加权原理 AdaBoost是一种将弱学习器提升为强分类器的集成学习框架，其核心在于‘弱可学习性’假设——基模型只需略优于随机猜测（错误率<0.5），即可通过迭代加权构建高精度模型。该算法本质是前向分步加法模型在指数损失函数下的精确实现，每轮通过分布重加权机制强化难例学习，权重更新公式直接导出自损失最小化。其理论价值在于建立了‘弱可学习’到‘强可学习’的严格等价性，技术优势体现在可解释性强、无需调参即具收敛保证；广泛应用于信用评分、异常检测等对误报敏感的二分类场景。本文深入解析1997年Freund与Schapire原 阅读详情

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