PBT

PBT说了Adaboost四个缺点（PBT就是解决这些问题的）： 1.adaboost通过渐进聚集（asymptotically converges）来达到目标分布，需要成千上万个弱分类器，增加计算负担； 2.被选择的特征的顺序在训练阶段是不可保存的，然而特征顺序和语义可能高度关联，因此，理解物体是非常重要的； 3.重赋权模式可能让正确分类的样例再次被分错； 4.从二分转为多分，弱分类器对于多分类的输出编码会很难而且计算代价高。 明天接坑。

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