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  • adaboost

    Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的 分类器 (弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。基本信息 中文名 adaboost 针对 同一个训练集训练不同的 分类器 性质 迭代 算法 意义 最终分类器 折叠 编辑本段 简介

  • adaboost 夸克百科

    自适应提升（AdaptiveBoosting，AdaBoost）算法由来自ATT实验室的弗伦德（Freund）和夏皮罗（Schapire）于，995年首次提出 [1] 。Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。

什么是adaboost思想

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