今日では、あなたの物語を伝えるために、小さな夜...
ワンス・アポン・ア・タイムの山がありました...
山脈、座席学校...
学校、教師、指導者だけでなく、素敵な5つのスプライト（科学）女子（学生）。
5人の生徒たちの名は次のとおりです。バニー、暁、パス、小さな音、小さな夜。彼らの目標は、大学入学た清華大学、清華大学、清華大学、清華大学、浙江大学。しかし、関係なく、彼らのターゲットの、両親の迫害で：
行の後ではなく、ライン清華大学以上の浙江大学、浙江大学、その上にあると仮定すると1。（私は非常に悲しいだろう清華大学の学生をテストしたいと思います）
清華行の後に、それは清華大学にする必要がある場合と仮定すると、2、目標がある浙江大学も、報告されていません。（浙江大学の学生はとても悲しいテストしたいです）
そして、目標を訓練教師は清華大学の全学生を許可しますが、すべての学生が自分のターゲットの心に到達することはできません！浙江大学の学生は、あなたがそう清華大学で、高すぎる取ることができないに行きたいです。私は浙江大学のを避けるために十分な高さをテストします、清華大学の学生に行きたいです。
1.先生は彼がそのような教師として、毎日のエネルギーの配信スケジュールを開発することは非常に奇妙だったが、毎日のエネルギーの100部を持って、彼はエネルギーの各学生の分布を与えます。最初の学校の日、彼はこれらの学生に精通していないので、彼はこれらの5人の学生へのエネルギーの分布を平均し、そのエネルギーは、一人あたり20のコピーを取得することができます。
2.クラスの日中の教師とどのように？彼は今日の文化やエネルギー分布プランの取り組み多くの学生のそれらに焦点を当てます。この日彼はクイズを手配します、各クラス、それの終わりを何度もクラスを言うでしょう。そして、試験後の各学生のレポートカードによると、試験は評価することである成功率を。
2.ただし、ああ、どのように失敗したこのテストを測定するために？今後に焦点を当て、この先生は素晴らしいです！彼は主に見るために、今日の学生の焦点は、学校の目標に入学することができます！例えば、今日の小さな夜に100部、92部での教師の努力は、残りの8は、他の4つのウサギの人々の間で均等に分割しました。まあ！今日は！長いその後、他の4人は、自分の目標を達成していない、ターゲット（すなわち、単に浙江大学に入学）に達するために小さな夜はすべての権利（∇）もあるほど、そしてテストの成功率は92％でした。試験は、ターゲット（すなわち、偶然に清華大学に入学）中小-XIに到達しなかった場合でも、他の4人は、目標を達成している（すなわち、清華大学に入学）、試験のわずか8％の成功率は信じています！（私は...誰かこの教師が遅くされていない言うのを聞くように見えます）
2.そして、その不公平な試験結果は、選択したテスト、今日の最も成功したゲームの上に話すの評価基準に従って！そして、最終試験として、これらの試験は、今日の結果、および完全に今日他の試験を無視しました。そして、この検査試験の論文との成功率一晩上司への報告。
3.上司は夜更かしで、人々は見直しをしない、法律の公平を施行します。彼が作るために試験論文の試験を与えるために、今日の先生から提出された試験結果の成功率に応じて、前に明日来るので、スコアを。将来は、この試験紙を思い付く場合は、このプレイ・ポイントを参照して、試験は金の友人のどのくらいの量を知ることができます。
4.先生は、試験の点数の優れた演奏に夜を待って、スリープ状態にはしませんでした。より高いレベルの戦いスコアたら、先生はすぐにかかったスコアと、今日のエネルギー分布のスケジュールを開発するために明日のエネルギー分布のスケジュールを。
4.どのようにそれを開発するには？優れたプレイスコアが優れたが、0をヒットするならば、それはスケジュールを変更しないことを意味し、エネルギー分布のスケジュールの変化の大きさを決定します。高い明日のスケジュールを再生するには、より高いスコアが大きいが変更されます。それでは、どのようにそれを変更するには？この時、先生は最終的に、先生が今日の努力の学生が試験を削減する目標を達成するすべての学生を検討し始めた（例えば身体Xiの小型のエネルギーの今日割り当てられた92部として、小型の夜は、より高い得点に応じて、目標を達しました明日20％低減するエネルギーの分布、明日ので、小さなエネルギー前夜、一時的に 92 *（1から0.2）として記録= 73.6）、学生のエネルギー分布は、今日の試験の増加の目標に達しなかった（例えば、今日のように。エネルギー明日のウサギを一時的に2 *（1 + 0.2）= 2.4と呼ぶSO 2つの部分に分配ウサギエネルギー体は、より高いスコアに応じて、将来のエネルギー分布は、20％増加させます。）。
4.次に、エネルギーが100の和であることを確認するために、それを正規その後、明日のエネルギーを見つけるために、疲れと考えられており、各学生は100に等しくされていない、と。
5.だから、明日は新しい日です。。。エネルギー分布のスケジュールの変更に加えて、他は完全なプロセスが繰り返される影響を与えませんでした。
5.だから、多くの、多くの日後。。。
6.時に終わりましたか？
6.すなわち、加重試験結果（前日の友人の試験結果に各生徒を蓄積するために、各試験日の高得点に基づいて、高い検査のために低得点、検査結果はあまり重要でないさ。高いため高得点の試験、試験の結果は非常に重要です）
6.一日場合は、累積あたりの学生の試験結果は、えっ、見つかりましたか？すべての学生累積の試験結果は、すべての目標に達しています！！！それは、最大追加した後、であり、すべての学生が学校にゴールを認めていることを発見しました！！！さて、あなたは混乱に卒業して〜
7.この時点で、学生はリトル良いと呼ばれる、無試験の目的上走った、彼女は、先生に尋ねた、「先生の先生、私は浙江大学、清華またはそれを意志言います？」
7.先生:.「あなたは、あなたがもう一度やって論文のこの山に行く、これは私たちの過去の検査の論文で、その後、あなたがすべて完了した後、私はあなたに、以前のスコア各試験紙の金の内容に応じて、より高いレベルをあげる、非常に簡単です最終試験の結果を得るために、それを蓄積します。あなたの将来の会議の学校に代わって、この最終テスト結果。」
はい、上記のプロセスはアダブーストアルゴリズム機械学習/分類器です。トレーニングプロセスとアダブースト分類プロセスを含みます。
アダブーストのアルゴリズムは、典型的な集積機械学習である考えを後押し具体的な実現です。訓練と分類重量決意結果に多くの弱分類器を組み合わせることにより。
どのようにそれ以上の話は、アダブーストのアルゴリズムに変身しますか？交換するには、次の概念を完了します。
以下にマッピングアルゴリズムエンティティ（変数）であります
- 各学生がターゲットを持っている - >トレーニングサンプルx_train
- 試験の目的のない学生 - >分類されたサンプルx_testすべき
- 清華大学、浙江省 - >このタスク二つのカテゴリーのC0、C1
- 毎日のエネルギー分布スケジュール - >サンプル重みベクトルDの各反復
- 試験論文の最も高い成功率を毎日選択 - >各反復は、弱識別器を生成します
- 教師は、各試験の成功率を計算 - >重み付き誤り率トレーニングセット
- 各ヒットのスコアに、より高いレベルの試験の論文 - >各弱識別器の重みαの意思決定力
ナンバー>弱識別器 - - の経過日数
以下に、（フルシーケンス番号の前に対応するストーリーの各セグメントに）マッピングアルゴリズムプロセスであります
初期化> Dのサンプル重みベクトル - 1.各生徒のための学校の最初の日、エネルギーの平均割当 -
- 2.毎日の教え、クイズは、審査プロセスの最も高い成功率を選択 - > [弱識別器の訓練の反復プロセスの現在のラウンド
- 試験の論文スコアリングプロセスへ3.上司は - >弱識別器の重みαの現在の意思決定力を計算します
- 4.明日のエネルギー分布スケジュールを作る教師 - > Dときにサンプル重みベクトルは、次の反復を計算します
- 5日目による日の最後の - >の繰り返し手順2-4上記。
- >アダブーストモデルの収束がトレーニングを完了するために - 6.すべての試験の累積結果が自分の目標を達成するために、すべての学生でした。
- 分類されたサンプルであることを訓練されたアダブースト分類器予測カテゴリを使用して> - 7.目標は、良い学校を予測することはほとんどなかったです。
私はこの話が間違っていることはありません小さな夜を書き出すためのコメントで、アダブースト書き込みコードを聞きました...
最後に、携帯電話は、コンピュータ/ IPAD /プロジェクタースクリーンの生徒の教師/フロントであり、この記事を真似しないでください
（∇）
もっと奇妙な物語、マイクロチャネルのサブスクリプション番号に歓迎〔XI八尾小さな家]販売孟プレイ〜（またはカラーハードカバー版オハイオ州）
