機器學習算法--集成學習2--AdaBoost

以《機器學習實戰爲例》編程實現AdaBoost算法。 1.AdaBoost算法原理 Boosting算法主要基於多個弱學習器來構建強學習器，最終結果由多個弱學習器的加權平均決定，每個基學習器的權重並不相同，每個權重代表對應分類器在上一輪的迭代中成功度。訓練中的每個樣本都有一個權重，基於上一次分類器分類結果，分類正確樣本權重會降低，分類錯誤樣本權重會升高。 錯誤率的計算，未正確分類樣本佔總樣本的比例

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