理論--集成算法-Adaboost

以下內容筆記出自‘跟着迪哥學python數據分析與機器學習實戰’，外加個人整理添加，僅供個人複習使用。 Adaboost 集成算法中基於boosting思想的典型算法。 在分類問題中，因爲有多個基礎樹模型，數據集上有些分得正確，有些錯誤，測試需要考慮，爲什麼會分錯？樣本難以判斷時，是不是應更注重難度較大的，也就是需要給樣本不同權重，做對的樣本權重相對較低，因爲已經做的很好，不需要額外關注，做錯的樣

>>阅读原文<<