數據挖掘算法----Boosting

簡介 Boosting（提升法）是一類可以將弱分類器提升爲強分類器的算法，其工作機制爲：先從初始訓練集訓練出一個基學習器，再根據基學習器的表現對訓練樣本分佈進行調整，使得先前基學習器做錯的訓練樣本在後續受到更多的關注，然後基於調整後的樣本分佈來訓練下一個基學習器；如此重複，直到基學習器數目達到事先指定的值T，最終將這T個基學習器進行加權結合。 算法的三要素： 函數模型：Boosting函數模型是疊

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