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AdaBoost 簡介【譯】
時間 2021-01-08
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原文:AdaBoost 簡介 目前的集成學習(Ensemble Learning)方法大致可分爲兩類:一是個體學習器之間存在強依賴關係、必須串行生成的序列化方法,代表算法是Boosting;二是個體學習器之間不存在強依賴關係,可同時生成的並行方法,代表算法是 Bagging 和 「隨機森林(Random Forest)」。 首先要知道 AdaBoost(adaptive boosting) 算法是
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