机器学习boosting算法—Adaboost之示例解析
boosting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，这里我们通过Adaboost算法的示例分析来了解boosting方法的基本思路。 Adaboost算法 1 Adaboost算法流程图 左边是训练数据集，其中直方图的不同长度表示每个样例的权重。在经过一个分类器之后，加权的预测结果会通过三
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