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数据挖掘十大算法之

AdaBoostAnexample给定如下表所示的训练数据：序号12345678910x0123456789y111-1-1-1111-1

AdaBoost算法AdaptiveBoostingAdaBoost主要思想：从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱

分类器，然后组合这些弱分类器，构成一个强

分类器。几个概念

强可学习：在PAC学习的框架中，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的弱可学习：在PAC学习的框架中，一个概念（类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的在PAC学习框架下，一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的AdaBoost算法...弱分类器强分类器AdaBoost算法

AdaBoost算法弱分类器1AdaBoost算法权重增大弱分类器2AdaBoost算法权重增加AdaBoost算法弱分类器3AdaBoost算法最终的强分类器AdaBoost算法Anexample给定如下表所示的训练数据：序号12345678910x0123456789y111-1-1-1111-1AdaBoost算法

Adaboost算法最终分类器的错误率是多少？

AdaBoost的目标：最小化损失函数

AdaBoost算法在人脸检测上的应用参考文献：P.ViolaandM.Jones.Robustreal-timefacedetection.IJCV57(2),2004.人脸检测的目标级联分类器人脸检测中的弱分类器

AdaBoost算法改进参考文献：Y.FreundandR.E.Schapire.Adecision-theoreticgeneralizationofon-linelearningandanapplicationtoboosting.JournalofComputerandSystemSciences,55(1):119–139,1997.Y.FreundandR.E.Schapire.Ashortintroductiontoboosting.JournalofJ

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