【机器学习算法-python实现】Adaboost的实现(1)-单层决策树(decision stump)
呢？就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集。就是要对每一个特征值都构建决策树，而且 ...
原文：机器学习技法总结（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,决策树
上一讲主要利用不同模型计算出来的g。採用aggregation来实现更好的g。假设还没有做出来g。我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的 diversity 的data出来。然后训练出一系列的g。比方PLA来说，尽管模型一样，就是直线对二维平面的切割，模型都为直线，那么我们利用bootstrap来做出不同的数据，然后计算出不同的g，然后融合后就能够得到非常好的效果。或者也能够通过调整 ...
2017-05-04 17:14 0 1231 推荐指数：
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