サイズ p の n 特徴ベクトル x1=(x11,…,x1p),..., xn=(xn1,…,xnp)、クラスラベルのベクトル y=(y1,…,yn)、ここで yi∈K = {-1, 1} は特徴ベクトル xi が属するクラス、弱学習器アルゴリズムで、AdaBoost 分類器を作成します。
訓練段階
以下のスキームは、アルゴリズムの主要なステップを示しています。
- 重み D1(i) = 1/n、i = 1,...,n を初期化します。
t = 1,...,T で繰り返します。
- 弱学習器 Dt を訓練します。
- 信頼値 αt を選択します。
- 更新します。
ここで、Zt は正規化係数です。
最終的な仮説を出力します。
予測段階
AdaBoost 分類器と r 特徴ベクトル x1,…,xr で、最終的なクラスを計算します。
