AdaBoost算法详细介绍

1、Boosting算法 Boosting集成分类器包含多个很是简单的成员分类器，这些成员分类器的性能仅好于随机猜测，常被称为弱学习机。典型的弱学习机的例子就是单层决策树。Boosting算法主要针对难以区分的样本，弱学习机经过在分类错误的样本上进行学习来提升继承分类器的分类性能。Boosting与Bagging不一样，在Boosting的初始化阶段采用的是无返回抽样从训练样本中随机抽取一个子集，

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