Adaboostアルゴリズムの基本的な理解

Question

私はAdaboostの仕組みを理解しようとしている初心者学習の機械です。

アダブーストがの使用が *分類*弱いの強識別器を作成するように設定されますどのように私は説明する多くの記事を読みました。

しかし、私は "Adaboostが強い分類子を作成する文"を理解するのに問題があるようです。

私はAdaboostの実装を見たとき、私はそれが「実際に」何とかテストフェーズでの強識別器を作成しますが、より正確に取得するには弱分類器のセットを使用する方法」に割り出していないことに気づきました結果 "は、強い分類器" 集合的に "のように動作します。

技術的には、SINGLE STRONG CLASSIFIERが作成されています（ただし、弱分類器のセットはまとめて強力な分類子として機能します）。

私が間違っている場合は私を修正してください。このに関するいくつかのコメントを誰かが投げてもいいですね。

Answer 1

分類子は、入力（特徴ベクトル）を受け取り、出力（ラベル付きベクトル）を返すブラックボックスです。したがって、分類器を呼び出すには、とは何かしかありません。です。 AdaBoostの分類器はこのようなブラックボックスと見なすことができます。そのような出力を生成するために内部的にいくつかの弱い分類器を使用しても、実際には単一の分類器です。