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Adaboost算法依据及其应用

来源:www.minaka66.net 时间:2024-04-02 13:32:10 作者:在心算法网 浏览: [手机版]

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Adaboost算法依据及其应用(1)

  Adaboost算法种集成学习算法,可以将多个弱分类器组合成个强分类器来自www.minaka66.net。它的主要依据是错误率加权,即对于每个分类器,根据其错误率对其进行加权,使得错误率低的分类器的权重更高,从而提高整个分类器的准确率。

  Adaboost算法的应用非常广泛,特是在计算机视觉自然语言处理领域来源www.minaka66.net。在计算机视觉中,Adaboost算法可以用于人、行人检测、手势识等任务;在自然语言处理中,Adaboost算法可以用于情感分析、文本分类等任务。

Adaboost算法的步骤如下:

  1. 初始化样本权重:对于每个样本,初始权重相等在.心.算.法.网

Adaboost算法依据及其应用(1)

2. 对于每个弱分类器:

  a. 计算分类器的错误率。

b. 根据错误率计算分类器的权重在~心~算~法~网

  c. 根据分类器的权重更新样本权重。

  3. 将所有弱分类器组合成个强分类器:对于每个样本,根据所有弱分类器的权重进行加权,得到终的分类结果www.minaka66.net在心算法网

Adaboost算法的优是可以处理高维数据,对于噪声异常值具有较好的鲁棒性,能够有效地避免过合。但是,它也有,如对于噪声异常值的过度敏感,现过合等问题在.心.算.法.网

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标签:算法应用
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