【机器学习算法】：Boosting提升算法（Adaboost）

Boosting提升算法 所谓提升算法，即在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类器性能。而AdaBoost是一种典型的提升算法。 由于得到弱学习算法比强嘘唏算法更容易获取。而我们有许多将弱学习算法提升为强学习算法的Boosting方法，其中最具代表性的是AdaBoost。大多数的提升方法都是改变训练的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同数据分

>>阅读原文<<