数据挖掘算法----Boosting

简介 Boosting（提升法）是一类可以将弱分类器提升为强分类器的算法，其工作机制为：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复，直到基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。 算法的三要素： 函数模型：Boosting函数模型是叠

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