学习笔记|AdaBoost的例子
【摘要】 例： 给定如下表所求训练数据。假设弱分类器由x<v或x>v产生，其阈值v使该分类器在训练数据集上分类误差率最低。试用AdaBoost算法学习一个强分类器。解： 初始化数据权值分布对m=1，（d）更新训练数据的权值分布：对m=2，（d）更新训练数据权值分布：对m=3，（d）更新训练数据的权值分布：于是得到：于是最终分类器为参考文献1.统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
例： 给定如下表所求训练数据。假设弱分类器由x<v或x>v产生，其阈值v使该分类器在训练数据集上分类误差率最低。试用AdaBoost算法学习一个强分类器。
解： 初始化数据权值分布
对m=1，
（d）更新训练数据的权值分布：
对m=2，
（d）更新训练数据权值分布：
对m=3，
（d）更新训练数据的权值分布：
于是得到：
于是最终分类器为
参考文献
1.统计学习方法（第2版），李航著，清华大学出版社
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