提升方法AdaBoost
提升(boosting)方法是一种可以将弱学习器提升为强学习器的算法。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，使得先前学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器，并将这些分类器进行过线性组合，提高分类的性能。 提升方法AdaBoost算法 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 AdaBoost 提高那些被前一轮弱分类器错误分类的样本的权值，而降低那些被
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