机器学习Python实现AdaBoost
adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号，它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的，通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。 这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛 ...
原文：机器学习实战笔记(Python实现)-06-AdaBoost
本系列文章为 机器学习实战 学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。 源码在Python . 上测试均通过，代码及数据 gt https: github.com Wellat MLaction 基于数据集多重抽样的分类器 . bagging 自举汇聚法 bootstrap aggregating ，也称为bagging方法，是在从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种 ...
2016-12-30 16:46 0 1482 推荐指数：
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