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知识篇——基于AdaBoost的分类问题
... 方法（ensemblemethod）。这种集成可以是不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。AdaBoost就是一种最流行的元算法。AdaBoost是adaptiveboosting的缩写，boosting是一种与bagging很类似的技术，将原始数据集选择S次后得到S个新数据集，新数据集与原始数据集大小相等，每个数据集都是通过在 ...
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Adaboost入门教程——最通俗易懂的原理介绍
说到Adaboost，公式与代码网上到处都有，《统计学习方法》里面有详细的公式原理，Github上面有很多实例，那么为什么还要写这篇文章呢？希望从一种更容易理解的角度，来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节。Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器（弱分类器一般选用单层决策树）进行合理的结合，使其成为一个强分类器。Adaboost采用迭代的思想，每次迭代只训练一个弱分类器，训练好的弱分类器将参与下一次迭代的使用。也就是说，在第N次 ...
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机器学习实战之AdaBoost算法
... 一种算法在不同设置下的集成，还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器，再将这些分类器进行集成。adaBoost分类器就是一种元算法分类器，adaBoost分类器利用同一种基分类器（弱分类器），基于分类器的错误率分配不同的权重参数，最后累加加权的预测结果作为输出。在介绍adaBoost之前，我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样的分类器构建方法，即bagging（bootstrapaggregating）方法，其是从原始数据集 ...
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