64
правки
Изменения
→AdaBoost
AdaBoost вызывает слабые классификаторы в цикле <tex>t = 1,...,T</tex>. После каждого вызова обновляется распределение весов <tex>D_t</tex>, которые отвечают важности каждого из объектов обучающего множества для классификации. На каждой итерации веса каждого неверно классифицированного объекта возрастают, таким образом новый комитет классификаторов «фокусирует своё внимание» на этих объектах.
===Пример работы===Рассмотрим набор данных, которые пометим как $-$ и $+$.[[Файл:Adaboost1.jpg|Результат после первой итерации]]
===Достоинства и недостатки===
'''Достоинства:'''
