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adaboost算法
主要介绍了adaboost算法的原理,该算法的具体实现,通过一个具体简单的实例让我们更清楚地了解adaboost算法。
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AdaBoost算法研究进展与展望_曹莹
AdaBoost算法是最优秀的Boosting算法之一,在实践中有很好的应用,算法能够将弱分类器提升为分类精度高的强分类器,本文介绍了boosting,然后分析了adaboost算法不同理论分析模型,同时介绍了其变种和应用,以及未来的研究方向。
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Adaboost 算法的原理与推导
AdaBoost,是英文"AdaptiveBoosting"(自适应增强)的缩写,由YoavFreund和RobertSchapire在1995年提出。它的自适应在于:前一个基本分
类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小
的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。
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