經典集成學習算法和部分python實現

Boosting Boosting的大概思想是先從初始訓練集中訓練出一個基學習器，再根據這個基學習器對訓練集的判斷從新調整訓練集，讓當前分類器判斷錯誤的樣本在後續學習中受到更高的關注，如此不斷迭代，直到生成目標數目的基學習器，而後根據權重相加，得到一個強學習器。以下圖所示的流程 （上圖來自https://blog.csdn.net/willduan1/article/details/7361867

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