集成學習之Adaboost算法

1. 回顧boosting算法的基本原理     在集成學習原理小結中，我們已經講到了boosting算法系列的基本思想，如下圖：     從圖中可以看出，Boosting算法的工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器1，根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓練樣本的權重，使得之前弱學習器1學習誤差率高的訓練樣本點的權重變高，使得這些誤差率高的點在後面的弱學習器2中得到更多的重視。然後基於調

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