連載｜如何通俗理解AdaBoost

AdaBoost 基本思想 對於分類問題而言，給定一個訓練樣本集，求比較粗糙的分類規則（弱分類器）要比求精確的分類規則（強分類器）容易的多，提升方法就是從弱學習算法出發，反覆學習，得到一系列弱分類器（基本分類器），然後組合這些弱分類器，構成一個強分類器。大多數的提升方法都是改變訓練數據的概率分佈，針對不同的訓練數據分佈調用弱學習算法學習一系列弱分類器。 對於提升方法來說，有兩個問題需要回答：一是在

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