【机器学习】集成学习之boosting AdaBoost

Boosting Boosting策略在上一篇中有提到过，这里再说一遍。 Boosting策略的核心思想就是对错误分类的样本投入更大的关注。采用的是加法模型和向前分步算法，向前分步算法中的每一步都会改变样本的权重。 模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法 一、AdaBoost简介       Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术

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