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    前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。

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    有放回的随机抽样： 自主采样法（Bootstap sampling），也就是说对于m个样本的原始数据集，每次 随机选取一个样本放入采样集，然后把这个样本重新放回原数据集中，然后再进行下一个样本的随机抽 样，直到一个采样集中的数量达到m，这样一个采样集就构建好了，然后我们可以重复这个过程，生成 n个这样的采样集。也就是说，最后形成的采样集，每个采样集中的样本可能是重复的，也可能原数据 集中的某些样本根本就没抽到，并且每个采样集中的样本分布

adaboost算法流程

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