Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱 ...

July已经把Adaboost的实现步骤讲述得非常清楚，我就不再赘述，这里用Python实现了一下。 ...

AdaBoost（自适应boosting，adaptive boosting）算法 算法优缺点： 优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整 缺点：对离群点敏感 适用数据类型：数值型和标称型 元算法（meta ...

1. 概述 1.1 集成学习 目前存在各种各样的机器学习算法，例如SVM、决策树、感知机等等。但是实际应用中，或者说在打比赛时，成绩较好的队伍几乎都用了集成学习(ensemble learning)的方法。集成学习的思想，简单来讲，就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习通过结合多个学习器 ...

视频版见B站：Python实现AdaBoost算法-从零开始写代码_哔哩哔哩_bilibili 源文件、训练数据、说明图片下载：https://files.cnblogs.com/files/ljy1227476113/AdaBoost%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6 ...

三 Adaboost 算法 AdaBoost 是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的，它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否 ...

之一的adaboost元算法(另一个为前几节介绍过的SVM算法)，该算法以其简单的思想解决复杂的分类问题，可谓是一种简 ...