Adaboost中的zt归一化常数是如何计算的？推导过程中都用到了哪些数学原理？
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2024-07-25 18:00:20
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Adaboost中的zt归一化常数是指样本权重向量z的元素被归一化后的值，它能够保证每个弱学习器的权重都在同一数量级，从而有利于后续的计算。zt的计算依赖于每轮迭代中的分类误差率和学习器权重，具体地，zt的表达式为：zt = 2 * sqrt(errt * (1 - errt))，其中errt为第t轮迭代中的分类误差率。这个表达式的推导过程需要用到一些数学原理，比如拉格朗日中值定理、牛顿迭代法等。具体推导过程可以参考各种机器学习的教材和相关论文。

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