整合演算法(AdaBoost基本原理)
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文章目錄
1. 引言
提升演算法大多都是基於這樣的一個思想;對於一個複雜的任務來說,將多個專家的判斷進行適當的綜合所得出的判斷,要比其中任何一個專家單獨判斷的好。實際上就是 三個臭皮匠,頂個諸葛亮的道理。
AdaBoost演算法是提升演算法中具有代表性的一種,它通過改變樣本的權重,學習多個分類器,並將這些分類器線性組合,提高分類器的效能。
2. 演算法
輸入:訓練資料集
T={(x1,y1),(x2,y2)...(x3,y3)},其中
x1ϵXϵRn,
yiϵY={−1,+1},弱學習方法;
輸出:最終分類器
G(x)
(1)初始化訓練資料的權值分佈
D1=(wll,...,wli,...,wlN),wli=n1,i=1,2,...,N
(2)對
m=1,2,...,M
(a)使用具有權值分佈
Dm的訓練資料集學習,得到基分類器
Gm(x):x
{−1,+1}
(b)計算
Gm(x)在訓練集資料上的分類誤差率
em=P(Gm(xi)̸=yi)=i=1∑nwmiI(Gm(xi)̸=yi)
©計算
Gm(x)的係數
am=21logem(1−em),這裡的對數是自然對數
(d)更新訓練資料集權值分佈
Dm+1=(wm+l,l,...,wm+l,i...,wm+l,N)
wm+l,i=Zmwmiexp(−amyiGm(xi)),i=1,2...N這裡
Zm是規範化因子
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