集成學習AdaBoost算法原理及python實現

1 集成學習簡介 根據個體學習器的生成方式，目前集成學習方法大體分爲兩大類： 一是序列化方法，其表明算法爲Boosting，該方法個體學習器存在強依賴關係、必須串行生成（對於AdaBoost算法，反應在，權值更新上）； 二是並行化方法，其表明算法爲Bagging和隨機森林（Random Forest）,該算法個體學習器之間沒有強依賴關係，可同時生成。 對於分類問題， Bagging算法，首先經過有

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