2010年4月16日
AdaBoost算法原理
摘要： 3.1.2 AdaBoost算法原理AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（强分类器）。理论证明，只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好，当其个数趋向于无穷个数时，强分类器的错误率将趋向于零。AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重实现的。最开始的时候，每个样本对应的权重是... 阅读全文
posted @ 2010-04-16 00:02 Alex.ren 阅读(10411) 评论(0) 推荐(3) 编辑