Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Бустинг, AdaBoost

11 байт добавлено, 19:38, 22 января 2019
Алгоритм для задачи построения двоичного классификатора
<tex>D_{t+1}(i) = \dfrac{D_t(i)\textrm{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}\left(\sum\limits_{t=1}^{T} \alpha_t h_t(x)\right)</tex>
Выражение для обновления распределения <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>
64
правки

Навигация