机器学习教程 之 集成学习算法： 深刻刨析AdaBoost
Boosting 是一族能够将弱学习器提高为强学习器的算法。这族算法的工做机制相似：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器作错的训练样本在后续受到更多的关注，而后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。python Boosting 族算法最著名的表明是AdaB
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