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怎么樣掌握python中的AdaBoost算法-創(chuàng)新互聯(lián)
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Python實(shí)現(xiàn)AdaBoost算法
計(jì)算弱分類器誤差
pred_train = models[m].predict(x_train) miss = [int(x) for x in (pred_train != y_train)] error = np.dot(w, miss)
計(jì)算弱分類器的權(quán)重
theta[m] = 0.5 * np.log((1-error)/error)
更新數(shù)據(jù)權(quán)重
for i in n_train: w[i] = w[i]*np.exp(-theta[m]*y_train[i]*pred_train[i])
正規(guī)化權(quán)重
for i in n_train: w[i] /= np.sum(w[i])
最終的預(yù)測(cè)
predict = np.dot(theta, [model[m].predict(x_test) for m in range(M)])
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新聞名稱：怎么樣掌握python中的AdaBoost算法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁(yè)路徑：http://www.ef60e0e.cn/article/dhhhoc.html
