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adaboost
- AdaBoost元算法属于boosting系统融合方法中最流行的一种,说白了就是一种串行训练并且最后加权累加的系统融合方法。 具体的流程是:每一个训练样例都赋予相同的权重,并且权重满足归一化,经过第一个分类器分类之后, 计算第一个分类器的权重alpha值,并且更新每一个训练样例的权重,然后再进行第二个分类器的训练,相同的方法....... 直到错误率为0或者达到指定的训练轮数,其中最后预测的标签计算是各系统*alpha的加权和,然后sign(预测值)。 可以看出,训练流程是串行的