机器学习技法笔记9：决策树
9-1 Decision Tree Hypothesis 上节课我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔 资料的权重，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的 系数α进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好 （只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提 升的效果。本节课将
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