【统计学习方法】第八章 提升方法

文章目录 基础概念 第八章 提升方法 1. Adaboost算法(Adaptive boosting) 2. Adaboost算法训练误差分析 3. Adaboost算法解释 基础概念 boosting方法是一种常用的统计学习方法，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。 具体操作是：从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器（又称为

>>阅读原文<<