機器學習集成算法之Adaboost原理詳細解讀(推導填坑必看)

本文是基於劉建平老師的關於Adaboost的博文爲模板，就其中損失函數的推導部分加以細化。網上基本所有關於Adaboost推導過程中都有假設： w k i ’ = w k i w_{ki}^{’} =w_{ki} wki’​=wki​，個人之前在看到這一步的時候總是理解不了這個假設的由來，網上也一直找不到相關的解釋。本文的推導過程就捨棄這個假設，並詳細推導了兩者之間到底是什麼關係。 如果對基本原理

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