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This complete matlab for neural network

发信人: GzLi (笑梨), 信区: DataMining
标  题: [合集]做过boosting的高手请进
发信站: 南京大学小百合站 (Tue Oct 29 18:48:18 2002), 站内信件

jeff814 (mimi) 于Thu Oct 24 09:15:51 2002)
提到：

几个问题（在//后面）

AdaBoosting算法如下：
n输入:(X1,Y1), (X2,Y2),…(Xn,Yn) 
              Xi∈X, Yi∈Y={+1,-1} 
    初始化:D1(i)=1/n   
nFor t=1,…,T 
n在Dt下训练,   //(指该轮的训练集的得到，是按每个样本的权重从最初给定的集合中按

概率抽取，对吧？)
n得到弱的假设ht: X->{-1,+1}, 
   错误率:Εt=ΣDt(i)  [ht(Xi)≠Yi]   //是按第一轮的训练集合来算的呢，还是按本

轮的集合来算的？
n选择αt=1/2 ln ( (1- Εt)/ Εt ), 
n更改权值: 
     if ht(Xi)≠Yi , Dt+1(i)=Dt(i)* e αt /Zt 
        if ht(Xi)=Yi  , Dt+1(i)=Dt(i)* e -αt /Zt 
n输出:H(X)=sign( ∑ αtht(X) )    )   //最终的假设是多轮独立假设的加权。这里因

为Y={+1,-1}，所以实际上是取权重最大的假设作为最后输出。也就是说，一般的形式应该

是“加权”，“取最大”只是其中的特殊情况而已，对吗？
附：权重——轮数
10.273     第一轮
9.262        二
4.793
4.612
5.599
3.032
0.414
2.742
1.595
1.604
//这样的结果合理吗？

Thanks

[e-mail]


strawman (独上江楼思渺然) 于Thu Oct 24 09:32:01 2002提到：

如果错误率大于1/2你怎么办？好像算法中没有考虑吧。
                                
                                


strawman (独上江楼思渺然) 于Thu Oct 24 17:34:18 2002提到：

adaboost算法有不同的版本，我知道的就有用于分类的和用于回归估计的。算法的思想都
是一样的，但是具体操作起来还是有些问题需要注意。
譬如说，训练错误率，有可能错误率大于0.5的，这样的component要抛弃，还有可能错误
率等于0的，这样的component的权趋于无穷大。还有，就是随着训练轮数的增加，有些例
子的权值变得很大，这些例子就是那些难学习的例子；有些例子权值变得很小，这些例子
容易学习。这样在正规化的时候，就有可能造成浮点数溢出。
这些都是应该在程序中考虑到的。