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【求助】关于Adaboost算法的疑问
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鼠用人标
铜虫
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【求助】关于Adaboost算法的疑问
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如果成员分类器的训练误差为0,这时正确分类样本的重采样权重就为0,是否应当退出基分类器的构造?那么在决策时,由于该基分类器的权值很大,集成的输出就完全由这个分类器决定了?(当然,按理说弱分类器分类误差不应当为0,但不可避免可能会有这种情况出现)
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1楼
2011-04-16 22:38:47
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铜虫
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虫号: 105180
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专业: 模式识别
非常感谢摘星者!解答了我老长一段时间以来的困惑!!
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6楼
2011-04-17 10:15:33
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涛涛涛123
金虫
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虫号: 1221217
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性别: GG
专业: 高分子合成化学
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小木虫(金币
+0.5
):给个红包,谢谢回帖交流
不懂,希望高手也可以指教我一下
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2楼
2011-04-16 22:47:12
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摘星者
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红花: 4
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在线: 506.3小时
虫号: 494941
注册: 2008-01-14
专业: 人工智能与知识工程
★ ★
小木虫(金币
+0.5
):给个红包,谢谢回帖交流
conanwj(金币+1): 鼓励研讨 2011-04-17 08:35:13
事实上是有可能在训练过程中出现training set的错误率达到0的。但即使如此,继续增加弱分类器也能持续改善泛化误差。你可以看看adaboost中margin distribution或者叫margin view方面的内容。
[
Last edited by 摘星者 on 2011-4-17 at 00:35
]
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3楼
2011-04-17 00:32:12
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虫号: 105180
注册: 2005-11-16
专业: 模式识别
楼上提到“继续增加弱分类器也能持续改善泛化误差”,我在文章里看到过这个说法。
我不清楚的是接下来如何构造弱分类器?
因为这个时候正确分类样本的权值为0,重采样会有问题了,今后即使分类错误,这些样本都不可能采样到。
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4楼
2011-04-17 09:23:25
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