本文主要是對adaboost的複習，把adaboost知識結構化，溫故而知新~
1、第一輪訓練，初始化樣本權重為: 1
n\frac
n12、通過第一輪樣本權重，對第乙個基學習器進行訓練，獲得第乙個基學習器和第乙個基學習器的**錯誤率ϵ
t\epsilon_t
ϵt3、通過第乙個基學習器的 ϵ
t\epsilon_t
ϵt，生成尺度因子，根據尺度因子計算下一次訓練每個樣本的權重
1 −ϵ
tϵ
t\sqrt}
ϵt1−ϵ
t
4、針對基學習器**正確的樣本權重，除以尺度因子；
針對基學習器**錯誤的樣本權重，乘以尺度因子；
5、通過新的權重對一下輪基學習器進行訓練
1、每個基學習器的投票權重為:
α =l
n1−ϵ
tϵ
t\alpha = ln\sqrt}
α=lnϵt
1−ϵ
t
2、最終結果為：
g (x
)=si
gn(∑
t=1t
αtgt
(x))
g(x) = sign(\sum_^t\alpha_tg_t(x))
g(x)=s
ign(
t=1∑
tαt
gt
(x))
adaboost迭代次數的理解
對於adaboost演算法而言，迭代幾次就產生幾個基本分類器，當然分類器的個數越多分類的精度越高。那麼怎麼確定迭代的次數呢，在我的理解而言，之所以設定迭代次數，是因為當資料量很大的時候，如果還想讓模型保持極高的精度，那麼所消耗的時間也一定很久，所以為了保證精度的同時保證演算法效率，那麼在程式的迭代的...
我對adaboost的一點理解
我理解的adaboost演算法 由程式反觀演算法 容易在介紹adaboost 演算法的文章中找到其演算法流程 我的疑問 1 第三步如何根據訓練資料訓練弱分類器？弱分類器的個數由什麼定，特徵維 數？2 第四步那個公式什麼意思？3 第七步如何歸一化？4 第八步怎麼理解？很多文章是這樣來介紹adaboos...
隨機森林和Adaboost的區別
隨機森林 對於每棵樹而言，隨機且有放回地從訓練集中抽取n個樣本訓練 如果每個樣本的特徵維度為m，指定乙個常數madaboost改變了訓練資料的權值，也就是樣本的概率分布，其思想是將關注點放在被錯誤分類的樣本上，減小上一輪被正確分類的樣本權值，提高那些被錯誤分類的樣本權值。然後，再根據所採用的一些基本...