机器学习-集成之AdaBoost算法原理及实战

Boosting和AdaBoost 简介 Bagging采用的是一种多个分类器简单评分的方式。而Boosting是和Bagging对应的一种将弱分类器组合成为强分类器的算法框架，它根据分类器学习偏差率来更新训练样本的权重。AdaBoost算法就是Boosting算法的一种。它创建在多个若分类器的基础上，为分类器进行权重赋值，性能好的分类器能得到更多权重，从而使评分效果更理想。 原理 AdaBoos

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