Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Бустинг, AdaBoost

3 байта убрано, 19:49, 18 января 2019
Алгоритм для задачи построения двоичного классификатора
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.
====Алгоритм для задачи построения двоичного классификатора====
Пакет AdaBoost может быть использован для распознавания лиц как пример двоичной классификации. Две категории — это лица и фон. Общий алгоритм выглядит следующим образом:
<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:
Анонимный участник

Навигация