AdaBoost演算法原理及實現
AdaBoost演算法
輸入:訓練資料集
輸出:最終分類器
(1)初始化訓練資料集的權值分佈。我們假設訓練資料集具有均勻的權值分佈,也就是說每個訓練樣本在基分類器的學習中作用相同。
每個w的上標表示當前迭代次數,與D的下標保持一致;w的下標表示第幾個權值,與位置保持一致。
(2)對
(a)使用具有權值分佈
(b)計算
這裡,
(c)計算
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