【統計學習方法】第八章 提升方法

文章目錄 基礎概念 第八章 提升方法 1. Adaboost算法(Adaptive boosting) 2. Adaboost算法訓練誤差分析 3. Adaboost算法解釋 基礎概念 boosting方法是一種常用的統計學習方法，在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類的性能。 具體操作是：從弱學習算法出發，反覆學習，得到一系列弱分類器（又稱爲

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