Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features - violaJones_CVPR2001.pdf
本のフロク: Experiments with a New Boosting Algorithm - Freund, Schapire
Experiments with a New Boosting Algorithm - Freund, Schapire Experiments with a New Boosting Algorithm - Freund, Schapire (ResearchIndex) http://citeseer.ist.psu.edu/freund96experiments.html 1996年現在の実験を中心にまとめた論文。Weak learner(FindAttrTest, FindDecRule, C4.5)と、アンサンブル学習アルゴリズム（Adaboost.M1, Adaboost.M2, Bagging）の組み合わせをUCI ML Repositoryのデータと手書き数字認識へ適用し、評価・比較を行っているのが主要なContribution。 Adaboost.M1とAdaboost
ymuto109の日記 - AdaBoostに関する調査
AdaBoost は Freund と Schapier によって提案された． 学習データが外れ値などのノイズをあまり含まなければ，高い判別能力を示す． 変種として Discrite AdaBoost, Gentle AdaBoost, Real AdaBoost, Logit AdaBoost, Modest adaBoost などがある． 損失関数 上記の AdaBoost, Logit Boost, MadaBoost は損失関数によって異なるのみ（？） (http://www.msi.co.jp/vmstudio/materials/files/misc/boosting.ppt を見よ） ブースティングの案内ページ http://ibisforest.org/index.php?%E3%83%96%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83
ブースティング - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
ブースティング (boosting) / AdaBoost† バギングとならぶ代表的なアンサンブル学習の手法で，クラス分類問題を扱う． 弱学習器は，各事例を重み付けして学習できるものでなくてはならない． アルゴリズム AdaBoost \(D_t(\mathbf{x}_i)\) を均一に初期化． 以下の手続きを \(t=1,2,\ldots,T\) について反復 現在の誤分類率分布 \(D_t(\mathbf{x}_i)\) の重み付けを用いて，弱学習器に分類器 \(C_t(x)\) を生成させる． 誤分類率分布 \(D_t(\mathbf{x}_i)\) で重み付けした，データ集合 \(\{\mathbf{x}_i\}\) に対する誤分類率を \(\epsilon_t\) とする． \(\beta_t=\epsilon_t/(1-\epsilon_t)\) 誤分類分布を更新：事例 \(\
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