Freund, Y.: An adaptive version of the boost by majority algorithm, Machine Learning, vol. 43, no. 3, pp. 293‒318, 2001.
数式も簡単に書ける
$$ \alpha^i_r = {}{k\delta - i - 1} C {\lfloor k\delta/2 \rfloor - 2} \biggl(\frac{1}{2} + \delta \biggr)^{\lfloor k_\delta/2 \rfloor - r} \biggl(\frac{1}{2} - \delta \biggr)^{\lfloor k_\delta/2 \rfloor - i - 1 + r} $$
上の数式はTeXで下みたいに書いてるだけ
\\alpha^i_r = {}_{k_\\delta - i - 1} C _{\\lfloor k_\\delta/2 \\rfloor - 2} \\biggl(\\frac{1}{2} + \\delta \\biggr)^{\\lfloor k_\\delta/2 \\rfloor - r} \\biggl(\\frac{1}{2} - \\delta \\biggr)^{\\lfloor k_\\delta/2 \\rfloor - i - 1 + r}
AdaBoostがノイズに弱い*2という特徴を考慮したBrownBoostを提案
本論文以外でも，ノイズ耐性を持つBoostingは提案されている*3．
しかし，PACの枠組みの中で定義されている正式なブースティング特性はない
そこで，FreundはBoosting-By-Majorityを適用することでノイズ耐性を受け継いだPACに基づいたBrownBoostを提案