Classification:Boosting

 Boosting

boosting是通过对弱分类器的组合成强分类器

1 AdaBoost

   步骤：

   a. 输入样本集 (X, C) C为类别属性

   b. 初始化权值W0 = (..,1/n,...)

   c. 循环构造多个弱分类器

       (1) 根据Wt， 训练弱分类器ht

       (2) 根据弱分类器对训练样本分类，计算et， et是用h(t)分类错误的Wt的总和

       (3) 选取最佳的弱分类器ht, et最小的。

       (4) 按照最佳弱分类器更新Wt+1 = Wt*Bt/(1-Bt), 样本被正确分类则Bt=0, 否则为1

       (5) 构造强分类器

           

            

             at= log(1-Bt/Bt)

          

参考：http://wenku.baidu.com/view/d78e46d276eeaeaad1f33071.html