Various 전문가들의 충고를 듣고 결정을 하는 것이 좋다.

서로 다른 알고리즘들을 결합하는 방법

Various 전문가들의 충고를 듣고 결정을 하는 것이 좋다.

메타 알고리즘

이것이 바로 Adaboost

서로 다른 알고리즘들을 결합해서 좋은 성능을 내자!

boost

분류기 h1 h1으로 분류데이터 x1

데이터 x2

데이터 x3

분류기 h2

분류기 h3

h1,h2으로 분류

h1,h2,h3으로 분류

Adaboost

Adaboost -> 각 데이터에 적절히 가중치를 주고 학습시키자

결합해서 사용하면 왜 좋은가?

결합해서 사용하면 왜 좋은가?

결합해서 사용하면 왜 좋은가?

결합해서 사용하면 왜 좋은가?

분류기 1 데이터 집합`1원본 데이터 S

분류기 2

분류기 3

분류기 n

데이터 집합`2

데이터 집합`3

데이터 집합 n

분류기 1 습득 데이터 집합`1습득 데이터

분류기 2

분류기 3

분류기 n

습득 데이터 집합`2

습득 데이터 집합`3

습득 데이터 집합 n

>,< = ?

습득 데이터 집합`1

습득 데이터 집합`2

습득 데이터 집합`3

습득 데이터 집합 n

데이터 집합`1

데이터 집합`2

데이터 집합`3

데이터 집합 n

Adaboost의 일반적인 접근 방법

훈련(training)

훈련(training)

훈련(training)