機器學習算法總結7:提升方法

提升(boosting)方法：在分類問題中，通過改變訓練樣本的權重(概率分佈)，進而通過不同的訓練數據學習多個弱分類器(基本分類器)，然後將這些弱分類器線性組合，構成一個強分類器，以提高分類性能。 1.AdaBoost AdaBoost算法是代表性的提升方法，是二類分類算法。 前提條件：概率近似正確(PAC)，即一個概念是強可學習的充分必要條件是這個概念是弱可學習的。所以，可以通過弱分類器構造強分

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