AdaBoost算法詳細介紹

1、Boosting算法 Boosting集成分類器包含多個很是簡單的成員分類器，這些成員分類器的性能僅好於隨機猜測，常被稱爲弱學習機。典型的弱學習機的例子就是單層決策樹。Boosting算法主要針對難以區分的樣本，弱學習機經過在分類錯誤的樣本上進行學習來提升繼承分類器的分類性能。Boosting與Bagging不一樣，在Boosting的初始化階段採用的是無返回抽樣從訓練樣本中隨機抽取一個子集，

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