关于AdaBoost中权值更新的问题


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如上图,当分类器的权值为负数时,在构建下一个分类器时,样本的权值是如何更新的
如果一个弱分类器对应的权重小于0,一般情况是把忽略这个弱分类器。一般情况下,除非训练数据特别糟糕,不会出现这种情况。而且随着迭代次数的增加,后面的弱分类器的权重一般也会越来越大,这种情况只可能在训练初期出现。

邹博 - 计算机科学博士,深谙机器学习算法原理

赞同来自: liuzhixin137 Tomguluson

估计是当时少说一句(其他期次一般都会顺嘴提一下的):如果e>0.5,则a<0。这样的权值正好将分类器做错的数据正回来。

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