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  • AdaBoost分类算法

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  • adaboost算法原理

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  • adaboost如何训练

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    AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。同时...

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    本文详细介绍了Boosting算法，包括其弱分类器与强分类器的概念，以及AdaBoost作为Boosting代表的自适应训练方法。Bootstrap是一种自助采样算法，用于小规模数据集的分布估计。而Bagging通过有放...

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