林轩田机器学习 | 机器学习技法课程笔记9 --- Decision Tree

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(数据集中每个样本的采样频率)，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的假设 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。本节课将在此基础上介绍 一种新的aggrega

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