提公升方法 AdaBoost

提公升方法通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器(弱分類器/基分類器)並將這些分類器進行線性組合，提高分類的效能。

adaboost演算法的特點是不改變所給的訓練資料，而不斷改變訓練資料權值的分布，使得訓練資料在基本分類器的學習中起不同的作用。通過迭代每次學習乙個基分類器，在迭代過程中提高那些被前一輪分類器錯誤分類資料的權值，降低那些被正確分類的資料的權值，最後將基分類器的線性組合作為強分類器。其中給分類誤差率小的基分類器以大的權值，給分類誤差率大的基分類器以小的權值，能不斷以指數速率減小訓練誤差，即誤分類率。

adaboost演算法是模型為加法模型、損失函式為指數函式、學習演算法為前向分布演算法的二分類方法。

提公升方法AdaBoost

在每一輪如何改變訓練資料的權值或概率分布 adaboost提高那些被前一輪弱分類器錯誤分類的樣本的權值，而降低那些被正確分類樣本的權值。如何將弱分類器組合成乙個強分類器 adaboost採取加權多數表決的方法。加大分類誤差率小的弱分類器的權值，減小分類誤差率大的弱分類器的權值。演算法adaboost...

提公升方法 AdaBoost

提公升方法通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器 弱分類器 基分類器 並將這些分類器進行線性組合，提高分類的效能。adaboost演算法的特點是不改變所給的訓練資料，而不斷改變訓練資料權值的分布，使得訓練資料在基本分類器的學習中起不同的作用。通過迭代每次學習乙個基分類器，在迭代過程中提高那些被前一輪...

機器學習 提公升方法AdaBoost演算法

機器學習 深度學習 nlp 搜尋推薦 等 索引目錄 adaboost演算法是提公升方法中具有代表性的一種演算法，本篇博文主要學習adaboost的演算法思想以及從前向分步加法模型的角度來解釋adaboost演算法。對於提公升方法來說，其基本思路是從弱學習演算法出發，反覆學習，得到一系列弱分類器 基分...