机器学习算法--集成学习2--AdaBoost

以《机器学习实战为例》编程实现AdaBoost算法。 1.AdaBoost算法原理 Boosting算法主要基于多个弱学习器来构建强学习器，最终结果由多个弱学习器的加权平均决定，每个基学习器的权重并不相同，每个权重代表对应分类器在上一轮的迭代中成功度。训练中的每个样本都有一个权重，基于上一次分类器分类结果，分类正确样本权重会降低，分类错误样本权重会升高。 错误率的计算，未正确分类样本占总样本的比例

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