提升方法之AdaBoost
集成方法 集成學習的主要思想是利用一定的手段學習出多個分類器，而只要求這多個分類器是弱分類器，然後將多個弱分類器進行組合預測。 核心問題就是如何訓練多個弱分類器以及如何將這些弱分類器進行組合？ 集成方法主要包括Bagging和Boosting兩種方法，隨機森林算法是基於Bagging思想的機器學習算法，AdaBoost算法、GBDT(Gradient Boost Decision Tree，梯度提
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