adaboost

资 源 简 介

for beginners of adaboost

详 情 说 明

对于AdaBoost的初学者来说，以下是一些重要的概念和步骤：

1. 弱分类器：在AdaBoost中，弱分类器是指具有相对较低的分类准确度的分类器。

2. 权重：AdaBoost通过为每个样本分配一个权重来调整样本的重要性。初始时，所有样本的权重都是相等的。在每一轮迭代中，被错误分类的样本会被赋予更高的权重，以便下一轮的弱分类器能够更好地处理它们。

3. 错误率：每个弱分类器都有一个错误率，表示其在训练数据集上的分类错误的比例。

4. 基分类器：AdaBoost通过组合多个弱分类器来构建一个更强大的分类器，这些弱分类器被称为基分类器。

5. 加权投票：在对新样本进行分类时，AdaBoost使用加权投票的方式，根据每个基分类器的分类结果和权重进行决策。

这些是初学者理解AdaBoost的关键概念和步骤。希望这些信息对你有所帮助！