adaboost

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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