【機器學習】Boosting與AdaBoost分類與迴歸原理詳解與公式推導

1.Boosting Boosting族算法的工做機制爲：先從初始訓練集中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，而後基於調整後的樣本分佈來訓練下一個基學習器；重複進行，直到基學習器數目達到事先指定的值；最終將全部基學習器根據結合策略結合，獲得最終的強學習器。html Boosting中的基學習器是弱學習器，即僅僅比隨機猜想好一點的模型，好比一個簡單的決策樹。使用弱學習器而

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