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  • AdaBoost分类算法小结

    尝试每种步长，尝试每种正负划分，得到一个分类的估计，在所有分类估计中选择错误最少的来作为结果（即学习结果）。也就是单层的最优划分方式。adaboost分类器...

  • 【小白求教】Adaboost 如何选择不同类型的弱分类器进行集成？【机器学习吧】

    我想使用sklearn里的adaboost 来对不同的弱分类器来进行集成，比如svm 和 决策树等，但是我再网上只看到了采用一种弱分类的方法，类似于这种使用决策树来进行集成：AdaBoostClassifier(DecisionTreeClassifier(max_dep...

  • Adaboost基本二分类算法

    最早类型的Adaboost是由Yoav Freund和Robert E.Schapire提出的，一种用于二分类的boosting集成学习方法。也是李航《统计学习方法》中所介绍的Adaboost。它将一系列弱分类器的线性组合，生成一个...

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    针对训练AdaBoost分类器的计算量随候选特征和训练样本数量的增加而急剧增加问题,提出了AdaBoost分类器的快速训练方法.AdaBoost分类器由多个决策桩构成.由于正负样本特征值分布的随机性,现有方法都在训练样本的特征值中穷举搜索来...

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adaboost多分类器

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