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Adaboost算法
强弱指的是分类器。弱学习器—在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其实任意的分...
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adaboost 使用sampling的时候怎么计算权重错误率
adaboost 使用sampling的时候怎么计算权重错误率 我来答 推荐律师服务:若未解决您的问题,请您详细描述您的问题,通过百度律临进行免费专业咨询 其他类似问题 2016-04-10 adaboost算法中...
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Boosting
提升方法(Boosting),是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯(Michael Kearns)提出的:一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”?弱学习者一般...
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AdaBoost 算法
实质上,在整个训练的过程中,每轮训练得到的弱分类器可能一直会存在分类错误的问题(不论训练了多少轮,生成的单个弱分类器都有分类错误),然而整个AdaBoost框架却有可能快速收敛(整个...
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零基础学习Adaboost算法
简介:零基础学习Adaboost算法-原理+实例(对强分类器错误率为0有详细解释) 本文主要讲述了Adaboost算法,详细阐述了其原理,同时通过实例对算法进行解释,相信你通过读此文章,会对Adaboost有...
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零基础学习Adaboost算法
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AdaBoost算法是一种代表性的提升法,其中样本的权重调整考虑了每一轮模型的错误率,还考虑了多轮训练分类模型的什么操作
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