第八章 提升方法

提升方法 （Boosting） Boosting基本思想: 通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。 Boosting 方法需要解决两个问题 如何改变训练数据的权值 如何将弱分类器组合成强分类器。 AdaBoost 思想 1.提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。 未被正确分类的样本受到后一轮弱分类器

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