机器学习算法之--提升方法（boosting）总结

文章目录 一、提升方法基本思路 二、Adaboost算法 算法分析两个思路： 算法解释 三、前向分布算法 四、提升树算法 一、提升方法基本思路 提升方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它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，提高分类的性能。提升方法需要回答两个问题 一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 二是如何将弱分类器组合成一个强分类

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