麻省理工公开课人工智能笔记十六

本篇主要讲boosting算法，基于分类器，以二分类为例 有一个分类器h，他只有两种结果{+1，-1}，他的出错概率为从0到1，假设概率接近0.5但是弱分类器，接近0的是强分类器，那能否使用多个弱分类器得到强分类器呢。 假设我们有一个H(x)，他是所有h(x)的和，这里选三个，用h1，h2，h3表示，同时将和用符号表示，即根据和的结果决定是+1还是-1. 假设h1、h2、h3的出错点是像上左图中三

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