在adabosst算法中,在训练强分类器的时候,为什么是错误分类的弱分类的权值增大,而正确分类的弱分类器的权值变小? 这样的话下次分类的时候,错误分类的弱分类器不是就起更大的作用了,不更有分错的可能吗?
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这个是有噪声的,需要先去掉噪声再训练
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