boost

说道boost有一种想呕吐的感觉，可能是知道的事件比较长了吧

一、思想：在这里简单描述思想和算法流程，思想实际上就是通过多个弱分类器进行加权投票的方式来解决分类问题。

二、算法

1、初始化每一个样本的权重为平均权重

2、对于每一次迭代（迭代次数需要设定，对应了弱分类器的个数）

（1）训练得到弱分类器C

（2）计算误分类率$e$

（3）计算弱分类器的权重$\alpha$

$\alpha = \frac{1}{2}log\frac{1-e}{e}$

 

（4）更新权值分布

  $w_{i}=\frac{w_{i}}{Z}exp^{-alpha*y_{i}*C(x_{i})}$

3、构造强分类器

C_final=$\sum_{i=1}^{iter}\alpha_{i}C_{i}$