指数损失函数（Adaboost）【图文详解】

今天爱分享给大家带来指数损失函数（Adaboost）【图文详解】，希望能够帮助到大家。
学过Adaboost算法的人都知道，它是前向分步加法算法的特例，是一个加和模型，损失函数就是指数函数。在Adaboost中，经过m此迭代之后，可以得到fm(x)fm(x):

Adaboost每次迭代时的目的是为了找到最小化下列式子时的参数α和G：

而指数损失函数(exp-loss）的标准形式如下

可以看出，Adaboost的目标式子就是指数损失，在给定n个样本的情况下，Adaboost的损失函数为：