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  • AdaBoost算法

    AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，它的自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮迭代中，加入一个新的...

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    根据样本训练出一个模型 G i ，并计算该模型的错误率 e i 和权重 a i 。根据权重 a i 将每个样本的权重调整为 w i+1 ，使得被正确分类的...

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    1. 新增弱分类器WeakClassifier(i)与弱分类器权重alpha(i)

  • AdaBoost

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  • 数据挖掘Adaboost

    AdaBoost-box22022-2-18在这里，你可以看到，相对于数据点，三个被错误地预测+（加）的size变大了。在这种情况下，第二次使用决策树桩（D2）将尝试正确预测它们。现在，在该图右侧的垂直线将3个...

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  • AdaBoost|数据挖掘十大算法详解

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  • 关于AdaBoost有效性的分析

    在调整Bagging错误率并采取加权投票法后，对AdaBoost和Bagging的算法流程和误差分析进行了统一，在基于大数定理对弱学习定理进行解释与证明基础之上，对AdaBoost的有效性进行了分析.指出.

  • Adaboost 训练详解

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adaboost错误率

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