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提升方法AdaBoost

通过改变训练样本的权重学习多个分类器,并将这些线性分类器进行线性组合,提高分类性能。

AdaBoost

  • 提高前一轮被分类错误的权值,降低前一轮被分类正确的权值;
  • 加大分类误差错误率小的弱分类器权重。

算法

输入:训练集,其中;弱学习算法。

输出:最终分类器

(1)初始化训练数据的权值分布

(2)对

        a)使用具有权值分布 的训练集学习,得到基本分类器:

        b)计算在训练集上的分类误差率

        

        c)计算的系数:

        d)更新训练集的权值分布

            

其中是规范化因子

它使成为一个概率分布,即

(3)构建基本分类器的线性组合

得到最终分类器

注:式①可写成

可知误分类样本在每一轮学习后权重会被放大倍,系数表示样本分类器的重要性,所有之和并不等于1。

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