機器學習 算法基礎 六 提升 Adaboost
什麼是Adaboost? AdaBoost算法: 通過迭代弱分類器而產生最終的強分類器的算法，可以理解爲在弱分類器之上增加了權重配置，使誤差率小的分類器擁有更高的權重。 文章目錄 提升概念 提升算法 Adaboost 舉例 Adaboost誤差上限 AdaBoost總結 我們已經學習過決策樹這種分類器，並且知道可以通過隨機森林的方式完成樣本加權、分類器加權，從而使得由弱分類器得到強分類器。Adab
相關文章
- 1. 【機器學習算法】：Boosting提升算法（Adaboost）
- 2. 提升方法-Adaboost算法
- 3. 【機器學習算法】AdaBoost
- 4. 機器學習算法-adaboost
- 5. 機器學習之提升算法
- 6. 機器學習——AdaBoost算法
- 7. 從零實現機器學習算法（六）自適應提升（Adaptive Boosting, AdaBoost）
- 8. 機器學習——基礎算法（十六）
- 9. 機器學習之提升
- 10. 機器學習_提升（Boosting）
- 更多相關文章...
- • R 基礎運算 - R 語言教程
- • Rust 基礎語法 - RUST 教程
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Kotlin學習（二）基本類型
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
