集成學習實戰之 -- AdaBoost
集成學習實戰之 -- AdaBoost AdaBoost 一、AdaBoost簡介 二、工作原理 1.錯誤率： 2.弱分類器權重值： 3.權重更新： 4.最終分類器 a.弱分類器的線性組合 b.最終分類器 三、核心代碼 1.基於單層決策樹構建弱分類器 3.基於單層決策樹的AdaBoost訓練 4.測試算法：基於 AdaBoost的分類 四、示例 AdaBoost 一、AdaBoost簡介 AdaB
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