インテル® DAAL 2017 デベロッパー・ガイド
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。
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。
重み Dt を使用して弱学習器 ht(t) ∈ {-1, 1} 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。
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。