예측된 객체 분류를 나타내고 절대값은 그 분류의 신뢰도를 나타낸다
AdaBoost는 가속화 분류기를 훈련시키는 한 방법을 이르는 말이다. 가속 분류기는 다음과 같은 형태로 표현된다. 이 때, 각 는 객체 를 입력으로 받고, 그 객체가 속한 종류를 나타내는 실수를 돌려주는 약한 학습기이다. 약한 학습기 출력의 부호는 예측된 객체 분류를 나타내고 절대값은 그 분류의 신뢰도를 나타낸다. 비슷하게, -계층 분류기는 샘플이 양성 분류(positive class)에 속한다고 생각되면 양수가 되고, 그렇지 않은 경우 음수가 된다. 각각의 약한 학습기는 훈련 집합의 각각의 샘플에 대해 가설 를 출력으로 생성한다. 각각의 반복 단계에서, 하나의 약한 학습기가 선택되고 최종적인 -단계 가속 분류기의 훈련 오류의 합 가 최소가 되도록 하는 계수 가 배정된다.
약한 학습기 출력의 부호는 어떤 역할을 하지
에이다부스트