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鼠用人標(biāo)銅蟲(chóng) (初入文壇)
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[交流]
【求助】關(guān)于Adaboost算法的疑問(wèn) 已有4人參與
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國(guó)家基金 |
銅蟲(chóng) (初入文壇)
金蟲(chóng) (小有名氣)
鐵桿木蟲(chóng) (正式寫手)
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事實(shí)上是有可能在訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)training set的錯(cuò)誤率達(dá)到0的。但即使如此,繼續(xù)增加弱分類器也能持續(xù)改善泛化誤差。你可以看看adaboost中margin distribution或者叫margin view方面的內(nèi)容。 [ Last edited by 摘星者 on 2011-4-17 at 00:35 ] |
鐵桿木蟲(chóng) (正式寫手)
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這屬于邊界處理吧,難道訓(xùn)練錯(cuò)誤率為0時(shí)取beta=0?那你最后如何對(duì)這個(gè)弱分類器的beta取倒數(shù)? 此時(shí)你可以根據(jù)數(shù)據(jù)集的具體情況設(shè)定錯(cuò)誤率為一個(gè)很小的數(shù)值,例如0.001,計(jì)算beta。觀察樣本權(quán)重更新就可以知道,此時(shí)所有樣本權(quán)重都需要乘以beta,beta取任何非0值都一樣的,而且這樣的邊界處理也符合adaboost的原理:沒(méi)有錯(cuò)分,自然不需要對(duì)權(quán)重進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整。反而是beta取0顯得不合理,因?yàn)檫@樣會(huì)使得所有樣本等價(jià)(不要太執(zhí)著權(quán)重為0,從權(quán)重更新的根本目的考慮,所有樣本權(quán)重為0和所有樣本權(quán)重為1在這里沒(méi)有什么區(qū)別的)。樣本權(quán)重相當(dāng)于沒(méi)有改變,而該弱分類器權(quán)重較大。但是因?yàn)樗惴ú⒉灰虼送V,如果還有其他弱分類器也能達(dá)到訓(xùn)練錯(cuò)誤率0,也同樣會(huì)有較大的權(quán)重,從而避免由單個(gè)弱分類器完全決定強(qiáng)分類器的情況。 |
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