第八章 提升方法

提升方法 （Boosting） Boosting基本思想: 通過改變訓練數據的概率分佈（訓練數據的權值分佈），學習多個弱分類器，並將它們線性組合，構成強分類器。 Boosting 方法需要解決兩個問題 如何改變訓練數據的權值 如何將弱分類器組合成強分類器。 AdaBoost 思想 1.提高那些被前一輪弱分類器錯誤分類樣本的權值，而降低那些被正確分類樣本的權值。 未被正確分類的樣本受到後一輪弱分類器

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