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发布于 2018-08-02 15:50:04
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发布于 2018-08-02 15:50:04
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分配给每个观测样本$X_i$一个初始权重$W_i$。$W_i=\frac{1}{n}$,其中$n$为样本总数
训练一个“弱模型”(常用决策树)
对于每一个测试样本 3.1 如果预测错误, $W_i$上涨(给一个较大的惩罚力度) 3.2 如果预测正确, $W_i$下降
训练一个新的“弱模型”,其中权重较大的样本优先级越高
重复步骤3, 4 直至所有样本被完美进行预测。或决策树的分支和样本规模一样
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