[机器学习] Adaboost算法流程及原理推导

最新推荐文章于 2025-09-01 00:30:00 发布

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Adaboost是一种迭代算法，通过组合多个弱分类器形成强分类器。文章介绍了Adaboost的实现步骤，包括初始化权重、训练弱分类器、选择最优分类器、更新权重和构建最终的强分类器。核心在于通过调整弱分类器的权重来提升整体分类效果。

Adaboost算法是一种迭代算法。其用法是将对于训练同一训练集的多个弱分类器集合，成为一个强分类器。

Adaboost算法实现步骤如下：

输入 $\{(x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n)\},$ ，其中 $x_i\in X, y_i\in \{-1, 1\}$ 。

初始化D1(i)=1

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