大师Yoav Freund在文章《A decision-theoretic generalization of on-line leanring and an application to boosting》

AdaBoost.M1(adaBoost的多分类版本号)

—————————————————————————————————————————————————————

设序列,当中的标签。。且服从分布。设为循环次数(弱分类器的个数)。

初始化序列的权重

1.归一化:

2.依照概率分布,对序列进行抽样分布,形成第次循环的训练数据集,得到弱分类器:

3.计算弱分类器在数据集的错误率。假设,令,且跳出循环。

4.(注:)。

5.令新的权重:

(注:我们发现对于分类正确的序列,它的权重降低,分类错误的序列,权重增大)

循环结束后,输出分类器映射:

_______________________________________________________________________________________________________________________________

________________________________________________________________________________________________________________________________

大师 JerRome Friedman、Tervor Hastie、Robert Tibshirani在文章《Additive Logistic Regression :a Statistical View of Boosting》,对AdaBoost.M1的二分类版本号,做了更加清晰的描写叙述。即:

Discrete AdaBoost(二分类)

—————————————————————————————————————————————————————

设序列,当中的标签,。且服从分布。

1.初始化:是均匀分布,即的权重

2.:

(a):按概率分布对序列进行抽样分布,形成该次循环的训练数据集。然后得到弱分类器

(b):

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