GBDT 原理推导+sklearn参数解释
adaboost算法 adaboost是boosting方法中的一种，主要思想是提高分类错误的样本的权值，降低分类正确样本的权值。这样做的方法存在两个问题 第一，如何更新样本权值 第二，如何组合成一个强分类器 带着这些问题来看算法的具体步骤： 输入：训练集数据；以及弱学习算法 输出：强分类器 1.初始化训练数据的权值 在这里设为1/N 2.遍历1-m a.使用具有权值分布的训练数据训练分类器 b.
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