周志华《Machine Learning》学习笔记（11）--聚类
上篇主要介绍了一种机器学习的通用框架–集成学习方法，首先从准确性和差别性两个重要概念引出集成学习“好而不一样”的四字真言，接着介绍了现阶段主流的三种集成学习方法：AdaBoost、Bagging及Random Forest，AdaBoost采用最小化指数损失函数迭代式更新样本分布权重和计算基学习器权重，Bagging经过自助采样引入样本扰动增长了基学习器之间的差别性，随机森林则进一步引入了属性扰动
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