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時間 2021-01-16
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AdaBoost的一般流程 (1)收集數據:可以使用任何方法; (2)準備數據:依賴於所使用的若分類器類型; (3)分析數據:可以使用任意方法 (4)訓練算法:AdaBoost的大部分時間都用在訓練上,分類器將多次在同一數據集上訓練若分類器; (5)測試算法:計算分類的錯誤率; (6)使用算法:同SVM一樣,AdaBoost預測的兩個類別中的一個,如果想要把它應用到多個類的場合,那麼就像多類SVM
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