[机器学习] Adaboost算法流程及原理推导
来源:互联网 发布:php 房源管理系统 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 09:46
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
初始化
For t = 1,2…T:
寻找分类器
ht:X→{−1,1} ,用每个特征fj 训练一个弱分类器hj ,可以得到一个加权错误率选取ϵj=∑t=1mDt,ht(xi)≠yi ϵj 最小的分类器ht ,最小加权误差率值记作ϵt 计算权值
αt=12ln(1−ϵtϵt) 更新D
Dt+1(i)=Dt(i)exp[−αtyiht(xi)]Zt Zt 为归一化参数最终获得的强分类器
H(x)=sign(∑t=1Tαtyiht(x))
Adaboost算法原理
从最后的计算公式,可以理解为Adaboost算法最后获得的分类结果是由多个弱分类器加权投票决定的。
而判断最终结果的好坏,是看分类结果与真实结果的差距,即:
后续都是数学证明的过程,公式过多,直接用手写拍照上传。
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