机器学习算法总结7:提升方法

提升(boosting)方法：在分类问题中，通过改变训练样本的权重(概率分布)，进而通过不同的训练数据学习多个弱分类器(基本分类器)，然后将这些弱分类器线性组合，构成一个强分类器，以提高分类性能。 1.AdaBoost AdaBoost算法是代表性的提升方法，是二类分类算法。 前提条件：概率近似正确(PAC)，即一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的。所以，可以通过弱分类器构造强分

>>阅读原文<<