Изменения
Нет описания правки
# Если величина <tex>\epsilon_t \geqslant 0.5</tex>, то останавливаемся.
# Выбираем <tex>\alpha_t \in \mathbf{R}</tex>, обычно <tex>\alpha_t = \frac{1}{2}\mathcal{ln}\frac{1-\epsilon_t}{\epsilon_t}</tex>, где <tex>\epsilon_t</tex> взвешенная ошибка классификатора <tex>h_t</tex>
# Обновляем: <tex>D_{t+1}(i) = \frac{D_t(i)\exp^{-\alpha_t y_i h_t(x_i)}}{Z_t}</tex>, где <tex>Z_t</tex> является нормализующим параметром (выбранным так, чтобы <tex>D_{t+1}</tex> являлось распределением вероятностей, то есть <tex>\sum\limits_{i-1}^{m} D_{t+1}(i) = 1</tex>).
Строим результирующий классификатор:
<tex>H(x) = \textrm{sign}(\sum\limits_{t=1}^{T} \alpha_t h_t(x))</tex>
Выражение для обновления распредления <tex>D_t</tex> должно быть сконструировано таким образом, чтобы выполнялось условие:
<tex>\exp^{\alpha_t y_i h_t(x_i)} \begin{cases}<1,\ y(i) = h_t(x_i) \\ >1,\ y(i) \neq h_t(x_i)\end{cases}</tex>
Таким образом, после выбора оптимального классификатора <tex>h_t</tex> для распределения <tex>D_t</tex>, объекты <tex>x_i</tex>, которые классификатор <tex>h_t</tex> идентифицирует корректно, имеют веса меньшие, чем те, которые идентифицируются некорректно. Следовательно, когда алгоритм тестирует классификаторы на распределении <tex>D_{t+1}</tex>, он будет выбирать классификатор, который лучше идентифицирует объекты неверно распознаваемые предыдущим классификатором.
