集成学习AdaBoost算法原理及python实现

1 集成学习简介 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习方法大体分为两大类： 一是序列化方法，其表明算法为Boosting，该方法个体学习器存在强依赖关系、必须串行生成（对于AdaBoost算法，反应在，权值更新上）； 二是并行化方法，其表明算法为Bagging和随机森林（Random Forest）,该算法个体学习器之间没有强依赖关系，可同时生成。 对于分类问题， Bagging算法，首先经过有

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