实例介绍
【实例简介】
通过研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子，这里给出了一个类似的Matlab代码，非常适合初学者学习。在AdaBoost中，每个样本都被赋予一个权重。如果某个样本没有被正确分类，它的权重就会被提高， 反之则降低。这样， AdaBoost方法将注意力更多 地放在“难分”的样本上。那怎么合并若分类器成为一个强分类器？强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式， 准确率越高的弱学习机权重越高。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845208204554.rar
└── Adaboost matlab代码
├── adaboost_te.m
├── adaboost_tr.m
├── likelihood2class.m
├── main.m
├── threshold_te.m
└── threshold_tr.m
1 directory, 6 files
通过研究在Schapire的大作中提到了一个Toy Game的例子，这里给出了一个类似的Matlab代码，非常适合初学者学习。在AdaBoost中，每个样本都被赋予一个权重。如果某个样本没有被正确分类，它的权重就会被提高， 反之则降低。这样， AdaBoost方法将注意力更多 地放在“难分”的样本上。那怎么合并若分类器成为一个强分类器？强分类器表示为若干弱分类器的线性加权和形式， 准确率越高的弱学习机权重越高。
【实例截图】
【核心代码】
4744300845208204554.rar
└── Adaboost matlab代码
├── adaboost_te.m
├── adaboost_tr.m
├── likelihood2class.m
├── main.m
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