Adaboost算法及其代碼實現
Adaboost算法及其代碼實現 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自適應提升算法。 Boosting 是一類算法的總稱，這類算法的特點是通過訓練若干弱分類器，然后將弱分類器組合成強分類器進行分類。 為什么要這樣做呢？因為弱分類器訓練起來很容易，將弱 ...
原文：AdaBoost的java實現
目前學了幾個ML的分類的經典算法，但是一直想着是否有一種能將這些算法集成起來的，今天看到了AdaBoost，也算是半個集成，感覺這個思路挺好，很像人的訓練過程，並且對決策樹是一個很好的補充，因為決策樹容易過擬合，用AdaBoost可以讓一棵很深的決策樹將其分開成多棵矮樹，后來發現原來這個想法和random forest比較相似，RF的代碼等下周有空的時候可以寫一下。 這個貌似挺厲害的，看那些專門搞 ...
2015-06-11 11:46 1 1738 推薦指數：
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本文參考自：（1）李航《統計學習與方法》 （2）https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/7.AdaBoost/adaboost.py 提升方法(boosting)是一種 ...
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July已經把Adaboost的實現步驟講述得非常清楚，我就不再贅述，這里用Python實現了一下。 ...
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