[转载]AdaBoost算法
[转载]AdaBoost算法
原文：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799
这里就不转载了，到原文看吧。但是有几点可以注意下：
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上一个基本分类器训练出来的权值是下一个基本分类器的初始权值。并且每次分类器更新后，预测时都是这个分类器和前面的分类器的组合，例如原文中的
f3(x)=0.4236G1(x) + 0.6496G2(x)+0.7514G3(x)(分类器的权重是根据误差率计算出来的:
) -
一个基本分类器只更新一次权值
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基本分类器的构建在精度达到某一要求的时候停止
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Adaboost的误差上界公式表明：复合分类器的误差随基本分类器的最小误差指数下降
注意原文有一个公式错了：
在推导AdaBoost的误差界的时候：
w的前面应该加一个求和号，具体可以参考这个公式的下一个式子
