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  • 统计学习方法

    基本思想： 对于一个复杂的任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合得出最终判断，这比其中任何一个专家单独的判断都要好。“强可学习”和“弱可学习”： 在”概率近似正确学习的框架“中，...

  • 关于Adaboost杂七杂八

    内容提示：于 关于 Adaboost 的若干说法 1 基本思想 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。因为随着训练的不断进行与...

  • Adaboost 算法的原理与推导

    一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，在我组织的 机器学习班 第8次课...

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    所谓的进阶是随机森林在bagging的样本随机采样基础上，又加上了 特征的随机选择，其基本思想没有脱离bagging的范畴。1.3.boosting boosting是一个迭代的过程，用来自适应地改变训练样本的...

  • 【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例

    本篇的思维导图： AdaBoost算法的核心思想 AdaBoost算法（Adaptive Boosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分...

  • 基于增量学习思想的改进AdaBoost建模方法

    内容提示： 文档格式：PDF|页数：4|浏览次数：18|上传日期：2014-08-22 12:42:29|文档星级：    |文档分类：学术论文>期刊论文|字数：0|大小：0 B

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    基于增量学习思想的改进AdaBoost建模方法,<htmldir="ltr"><head><title></title></head><body>针对软测量建模的特点以及建模过程中存在的主要问题, 提出了基于Ad...

adaboost基本思想

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