Adaboost(自适应提升树)算法原理

1.Adaboost概述 Adaboost的前身的Boosting算法。 Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于Valiant提出的PAC(Probably Approximately Correct)学习模型。Valiant和Kearns提出了弱学习和强学习的概念,识别错误率小于1/2,也即准确率仅比随机猜测略高的学习算法称为弱学习算法;识别准确率很高并能在多项式

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