Adaboost算法

Adaboost---」Adaptive Boosting」（自適應增強）是一種弱學習到強學習的算法，強弱指的是分類器。弱學習器—在二分情況下弱分類器的錯誤率會低於50%。其實任意的分類器都可以作爲弱分類器，比如kNN，決策樹、樸素貝葉斯，Logistic迴歸和SVM。而在Adaboosting中最流行的弱分類器是單層決策樹。強學習器—識別準確率很高並能在多項式時間內完成的學習算法。 集成方法：就

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