adaboost简介和应用在人脸识别中的应用-约881字符-约1355字符-约1332字符.docVIP专享VIP免费

AdaBoost主要内容：AdaBoost 简介训练误差分析一、AdaBoost 简介：给定训练集：，其中，表示 的正确的类别标签，训练集上样本的初始分布：对，计算弱分类器，该弱分类器在分布上的误差为：计算该弱分类器的权重：更新训练样本的分布：，其中为归一化常数。最后的强分类器为：二、训练误差分析记，由于弱分类器的错误率总是比随机猜测（随机猜测的分类器的错误率为 0.5），所以，则训练误差为：。记，则。证明：1、对进行迭代展开令。由于是一个分布，所以：所以。2、训练误差为 * 。所以，为训练误差的上界。相当于损失函数取，则经验风险/测试误差为，使该经验风...