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请教一个关于adaboost的问题
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各位大神好，我尝试使用adaboost方法为EEG信号进行分类。 关于adaboost 有个问题，就是如何让弱分类器聚焦到分类错误率较高的样本上？ 我使用logistic regression作为弱分类器。每轮训练集是以样本权值为概率随机选取的，损失函数的计算也是利用样本概率进行加权计算 就是cost=cost-w(i)*(log(hx)*y(i)+(1-y(i))*log(1-hx)); 可仍然无法把权值高的样本正确分类，结果错误分类的样本权值不断增高，后面训练的分类器误差几乎都接近0.5，没什么作用。现在不知道怎么办了。 求助 |
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