GBDT 原理推導+sklearn參數解釋

adaboost算法 adaboost是boosting方法中的一種，主要思想是提高分類錯誤的樣本的權值，降低分類正確樣本的權值。這樣做的方法存在兩個問題 第一，如何更新樣本權值 第二，如何組合成一個強分類器 帶着這些問題來看算法的具體步驟： 輸入：訓練集數據；以及弱學習算法 輸出：強分類器 1.初始化訓練數據的權值 在這裏設爲1/N 2.遍歷1-m a.使用具有權值分佈的訓練數據訓練分類器 b.

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