Adaboost原理简析

最新推荐文章于 2024-08-12 17:45:01 发布
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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

javac_cn
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