1、简述权值更新方法

(1)初始化权值分布;

(2)找到误差最小的弱分类器;

(3)计算弱分类器的权值;

(4)更新下一轮样本的权值分布;

(5)集合多个弱分类器成一个最终的强分类器。

2、为什么能快速收敛?

因为每轮训练后,都会增大上一轮训练错误的样本的权重,下一轮的分类器为了达到较低的分类误差,会把权重高的样本分类正确,这样导致的结果是虽然每个弱分类器都有可能分错,但是能保证权重大的样本分正确。

3、优缺点?

不宜过拟合,能够从相当弱的弱分类器组合成一个强分类器;

缺点对异常样本比较敏感,异常样本会得到较高的权重,会影响最终的性能。

4、

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