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AnYeah

木虫 (小有名气)

[交流] Adaboost方法究竟是如何选择训练样本?

知道在Adaboost方法中,随着弱学习机个数的增加,训练样本的权重在不断调整。这里有个疑惑,好多文献都提到在新一轮训练中,训练样本的选择根据权重来选,我的理解是权重大的样本选择的机率就就大(有点类似轮盘赌),使得训练样本中出现较多“困难”样本。但在下载的好多代码中,好像训练样本的选择和样本权重没有关系,始终是那个训练集,样本权重的变化仅仅用在计算弱学习机的权重上。这是为什么?还是我的理解有偏差?
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V\'star

新虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
8楼: Originally posted by AnYeah at 2017-02-20 21:42:40
懂了!Boosting by weighting & Boosting by resampling.

楼主可以讲解一下具体的原因吗?最近刚刚看到一篇论文——boosting instance selection algorithm,里面讲的很不清楚。
Only time and sincerity can not be let down.
9楼2018-06-22 15:07:20
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seaboat

木虫 (小有名气)

慢慢


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
同样不理解这个方法

发自小木虫Android客户端
后进生加油
2楼2017-02-09 07:35:14
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bbs_guo

至尊木虫 (职业作家)

5楼2017-02-10 08:06:01
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AnYeah

木虫 (小有名气)

引用回帖:
5楼: Originally posted by bbs_guo at 2017-02-10 08:06:01
帮顶

谢谢帮顶!
6楼2017-02-11 09:52:29
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