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DAY 12
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什麼演算法?一起來學機器學習!系列 第 12 篇

Day12-Adaboost

15th鐵人賽 機器學習 machine learning adaboost 學習筆記
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原理

組合多個弱學習機來構建一個強學習機

  1. 將每個樣本的權重初始化為相等的值
  2. 建構弱分類器
  3. 將誤差大的資料權重加大
  4. 重複２跟３
  5. 加權投票決定結果
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20230927/20163280vzHRsfrrBI.png

建構弱分類器及調整權重

圖片來源: https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0&list=PLJV_el3uVTsPy9oCRY30oBPNLCo89yu49&index=33

  1. 一組data初始化權重後訓練弱分類器
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20230927/20163280r7QNoOoKVP.png
  2. 依據上一個分類器的結果，正確分類的資料減少權重，錯誤的增加權重，以此data訓練另一個弱分類器
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20230927/20163280sBnoSHH4Kh.png
  3. 重複2

優缺點

  • 優點:
    • 不易過擬合
    • 可組合多個弱分類器來提高準確率
  • 缺點:
    • 對異常值較敏感
    • 計算成本高

參考資料


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    Day30-完賽啦！對於這次鐵人賽，我有話要說
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