统计学习方法第八章——AdaBoost

YakultGo

于 2022-04-26 17:05:07 发布

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分类专栏：统计学习方法文章标签：机器学习

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本文详细补充了AdaBoost算法中训练误差不等式的证明，首先论证了当分类错误时，指数项的性质，然后继续证明式子(8.11)的关键步骤。涉及误分类条件下exponential函数的比较和关键不等式的推导。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

8.2 AdaBoost算法的训练误差分析

对该不等式证明的补充说明，先证前部分。

当 $G(x_i)\neq y_i$ 时，说明分类错误， $y_i和f(x_i)$ 其中一个大于0，其中小于0，因此 $y_if(x_i)<0$ ,因而 $exp(-y_if(x_i))>1$ ，所以前部分证明完毕。

接下来补充后半部分的证明

关于式子(8.11)下面的不等式推导补充

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