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主要内容简介训练误差分析一简介给定训练集其中表示的正确的类别标签训练集上样本的初始分布对计算弱分类器该弱分类器在分布上的误差为计算该弱分类器的权重更新训练样本的分布其中为归一化常数最后的强分类器为二训练误差分析记由于弱分类器的错误率总是比随机猜测随机猜测的分类器的错误率为所以则训练误差为记则证明对进行迭代展开令由于是一个分布所以所以训练误差为所以为训练误差的上界相当于损失函数取则经验风险测试误差为使该经验风险最小的估计为该风险称为指数风险当样本分对时所以是一个较小的正数当样本分错时所以所以将变为
AdaBoost 主要内容： AdaBoost简介 训练误差分析 一、AdaBoost简介： 给定训练集：，其中，表示的正确的类别标签， 训练集上样本的初始分布： 对， 计算弱分类器，该弱分类器在分布上的误差为： 计算该弱分类器的权重： 更新训练样本的分布：，其中为归一化常数。 最后的强分类器为： 二、训练误差分析 记，由于弱分类器的错误率总是比随机猜测（随机猜测的分类器的错误率为0.5），所以，则训练误差为： 。 记，则。 证明： 1、对进行迭代展开 令 。 由于是一个分布， 所以： 所以。 训练误差为 *
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