機器學習boosting算法—Adaboost之示例解析
boosting方法是一種常用的統計學習方法，應用廣泛且有效，在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能，這裏我們通過Adaboost算法的示例分析來了解boosting方法的基本思路。 Adaboost算法 1 Adaboost算法流程圖 左邊是訓練數據集，其中直方圖的不同長度表示每個樣例的權重。在經過一個分類器之後，加權的預測結果會通過三
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