Adaboost算法入门详解_20130309
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Adaboost算法入门详解_20130309
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Adaboost 算法入门详解
2013-03-02
zhangjdr@http://wendang.chazidian.com
一 AdaBoosting 算法的起源
boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的，当然
也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。
PAC 定义了学习算法的强弱。弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)。强学习算法---识别准确率很
高并能在多项式时间内完成的学习算法
同时 ,Valiant 和 Kearns 首次提出了 PAC 学习模型中弱学习算法和强学习算法的等价性问题,即任意给定仅比随机猜测略好的弱
学习算法 ,是否可以将其提升为强学习算法 ? 如果二者等价 ,那么只需找到一个比随机猜测略好的弱学习算法就可以将其提升为强学
习算法 ,而不必寻找很难获得的强学习算法。 也就是这种猜测，让无数牛人去设计算法来验证PAC 理论的正确性。
不过很长一段时间都没有一个切实可行的办法来实现这个理想。细节决定成败，再好的理论也需要有效的算法来执行。终于功夫不
负有心人， Schapire 在1996 年提出一个有效的算法真正实现了这个夙愿，它的名字叫AdaBoost。AdaBoost 把多个不同的决策树用一
种非随机的方式组合起来，表现出惊人的性能！第一，把决策树的准确率大大提高，可以与SVM媲美。第二，速度快，且基本不用
调参数。第三，几乎不Overfitting。我估计当时Breiman 和Friedman 肯定高兴坏了，因为眼看着他们提出的CART 正在被SVM比下
去的时候，AdaBoost 让决策树起死回生！Breiman 情不自禁地在他的论文里赞扬AdaBoost 是最好的现货方法（off-the-shelf，即“拿下
了就可以用”
的意思）。
二 AdaBoost 是一种迭代算法
AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，
构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮)。算法本身是改变数据分布实现的，它根据每次训练集之中的
每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练，
然后将每次训练得到的分类器融合起来，作为最后的决策分类器。
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