Изменения
→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:
