【機器學習】boosting集成學習Adaboost
一、什麼是Adaboost AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自適應增強）的縮寫，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自適應在於：前一個基本分類器分錯的樣本會得到加強，加權後的全體樣本再次被用來訓練下一個基本分類器。同時，在每一輪中加入一個新的弱分類器，直到達到某個預定的足夠小的錯誤率或達到預先指定的 最大迭代次數。 具體說來
相關文章
- 1. 集成學習---(Boosting) Adaboost
- 2. 集成學習Boosting之AdaBoost
- 3. 【機器學習】集成學習之boosting AdaBoost
- 4. 【機器學習】boosting集成學習GBDT
- 5. 機器學習----集成學習（Boosting）
- 6. 機器學習（七）：集成學習-Boosting
- 7. python機器學習——boosting集成學習
- 8. 集成學習——Boosting（GBDT，Adaboost，XGBoost）
- 9. 集成學習之Boosting —— AdaBoost原理
- 10. 集成學習之Boosting —— AdaBoost實現
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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
相關文章