Grundlegendes Verständnis des Adaboost-Algorithmus

Question

Ich bin eine Maschine lernen Neuling zu versuchen, zu verstehen, wie Adaboost funktioniert.

Ich habe erklärt, viele Artikel, wie AdaBoost Verwendung von macht gesetzt von schwach * Klassifizierer * einen starken Klassifizierer zu erstellen.

Allerdings habe ich Probleme zu verstehen, die Aussage, dass "Adaboost erstellt einen starken Classifier".

Als ich bei Implementierungen von Adaboost sah, habe ich erkannt, dass es nicht schaffen „eigentlich“ ein starkes Classifier aber irgendwie in der Testphase herausfindet auf "wie eingestellt Schwachklassifizierer verwenden, um genauer zu erhalten Ergebnisse "was wiederum wirkt wie ein starker Klassifikator" Kollektiv ".

So technisch gibt es keine Single STRONG CLASSIFIER erstellt (aber Satz von schwachen Klassifikatoren fungieren zusammen als eine starke Klassifikator).

Bitte korrigieren Sie mich, wenn ich falsch liege. Es wäre schön, wenn jemand dazu Kommentare abgeben könnte.

Answer 1

Ein Klassifikator ist eine Blackbox, die einen Eingang (Merkmalsvektoren) empfängt und eine Ausgabe (markierte Vektoren) zurückgibt. So etwas einen Klassifikator zu nennen, sorgen Sie nur über was es tut, und nicht wie sie es tut. Der Klassifikator von AdaBoost kann als solche Blackbox angesehen werden, also ist es in der Tat ein einzelner Klassifikator, selbst wenn er intern mehrere schwache Klassifikatoren verwendet, um eine solche Ausgabe zu erzeugen.