機器學習教程 之 集成學習算法： 深刻刨析AdaBoost

Boosting 是一族能夠將弱學習器提高爲強學習器的算法。這族算法的工做機制相似：先從初始訓練集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，使得先前基學習器作錯的訓練樣本在後續受到更多的關注，而後基於調整後的樣本分佈來訓練下一個基學習器；如此重複進行，直至基學習器達到事先指定的值T，最終將這T個基學習器進行加權結合。python Boosting 族算法最著名的表明是AdaB

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