集成学习之Adaboost算法原理小结
在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。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 ...
原文：集成学习之Adaboost算法原理小结
. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中，我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想，如下图： 从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器 ，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器 学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器 中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集 ...
2017-03-08 16:16 2 2620 推荐指数：
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