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来自「This complete matlab for neural network」· 文本 代码 · 共 36 行

发信人: jeff814 (mimi), 信区: DataMining
标  题: 回strawman：请进
发信站: 南京大学小百合站 (Fri Oct 25 10:39:20 2002)

斑竹：

你说得很对。错误率大于0.5的是要抛弃，我忘了写。
但是我还是有些不明白：

   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？

   最后输出的一般形式是加权表决取最大者，是吗？

   我上次提的结果是不是合理呢？

   有没有介绍boosting比较详细的中文书籍可以推荐？？

THX！！！！！


【 在 strawman 的大作中提到: 】
: 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..
: 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..
: 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..
: 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..
: 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。
: 【 在 strawman (独上江楼思渺然) 的大作中提到: 】
: : 如果错误率大于1/2你怎么办？好像算法中没有考虑吧。

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※ 来源:．南京大学小百合站 http://bbs.nju.edu.cn [FROM: 202.99.41.202]