方圆説
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机器学习--Adaboost

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    • boosting思想
    • 算法流程
    • 为什么能收敛？
    • 理解

boosting思想

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算法流程

1.考虑权值进去，初始化相等权值
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2.给基本分类器加权值！
谁的误差率越小，谁的权值就越大！
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3.更新样本权值
若样本预测错误，测样本的权值升高！
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4.构建基本分类器的线性组合，得到最终分类器
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为什么能收敛？

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理解

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bagging：基分类器相互独立
m*（均值/m) = 均值
m*（方差/m）^2 = 方差/m
故方差可以减小
boosting：基分类器基于之前的基分类器改进，可以减小偏差

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