AdaBoost

当我们拥有了不同的分类算法后，能否将其结合起来组成一个更强的分类器，这就是元算法的思路。AdaBoost就是其中最流行的算法，它的特点如下： 优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整； 缺点：对离群点敏感 适用数据类型：数值型和标称性数据 强可学习：在PAC框架下，一个概念如果存在一个多项式的学习算法可以学习它，并且正确率很高，就称是强可学习的 弱可学习：在PAC框架下，一

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