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  • Adaboost算法简介

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  • 机器学习之AdaBoost原理与代码实现

    AdaBoost(adaptive boosting)的运行过程如下:训练数据中的每个样本,并赋予其一个权重,这些权重构成了向量D。一开始, 这些权重都初始化成相等值。首先在训练数据上训练出一个弱分类器并计算该分类器的错误率,然后在同一数据集上再次训练 弱分类器。在分类器的第二次训练中,将会重新调整每个样本的权重,其中第一次分对的样本的权重会降低,而第一次分错的样本

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