random forest1 AdaBoost(아다부스트) 알고리즘 개념 Adaptive Boosting의 약자. Ensemble-based Classifier의 일종으로 본다. 영상을 인식하기 위하여 영상의 특징을 weak classifier를 반복적으로 적용하는 방법으로 찾아나가는 알고리즘이다. 이렇게 하면, weak classifier가 strong classifier가 된다. 아다부스트는 다음과 같이 작동한다. 처음에는 weak classifier가 아무(random) data N개를 training하고서 testing을 수행한다. 이 때 data들의 weight은 모두 동일하게 1/N. 이렇게 해서 하나의 선을 그릴 수 있게 된다. 우리는 이 선을 h1(x)라고 부를 수 있다. 이 때 제대로 분류해내지 못하는 데이터들이 발생할 것이다. 이 때의 오류값을 1이라고 부른.. 2018. 12. 23. 이전 1 다음