インテル® DAAL 2018 デベロッパー・ガイド

詳細

サイズ pn 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 yiK = {-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。

  1. 重み D1(i) = 1/ni = 1,...,n を初期化します。

  2. t = 1,...,T で繰り返します。

    1. 重み Dt を使用して弱学習器 ht(t) {-1, 1} を訓練します。

    2. 信頼値 αt を選択します。

    3. 更新します。

      ここで、Zt は正規化係数です。

  3. 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。