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Adaboost算法理解
時間 2020-12-30
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一.集成學習 集成學習的一類方法是boosting,工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器1,根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓練樣本的權重,使得之前弱學習器1學習誤差率高的訓練樣本點的權重變高,使得這些誤差率高的點在後面的弱學習器2中得到更多的重視。然後基於調整權重後的訓練集來訓練弱學習器2.,如此重複進行,直到弱學習器數達到事先指定的數目T,最終將這T個弱學習器通過集合策略進行整合
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