【機器學習】集成學習之boosting AdaBoost

Boosting Boosting策略在上一篇中有提到過，這裏再說一遍。 Boosting策略的核心思想就是對錯誤分類的樣本投入更大的關注。採用的是加法模型和向前分步算法，向前分步算法中的每一步都會改變樣本的權重。 模型是加法模型、損失函數爲指數函數、學習算法爲前向分步算法的二類分類學習方法 一、AdaBoost簡介       Boosting, 也稱爲增強學習或提升法，是一種重要的集成學習技術

>>阅读原文<<