林軒田機器學習 | 機器學習技法課程筆記9 --- Decision Tree
上節課我們主要介紹了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通過調整每筆資料的權重(數據集中每個樣本的採樣頻率)，得到不同的hypotheses，然後將不同的hypothesis乘以不同的係數進行線性組合。這種演算法的優點是，即使底層的假設 g不是特別好(只要比亂選好點)，經過多次迭代後算法模型會越來越好，起到了boost提升的效果。本節課將在此基礎上介紹 一種新的aggrega
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