機器學習技法總結（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,決策樹
上一講主要利用不同模型計算出來的g。採用aggregation來實現更好的g。假設還沒有做出來g。我們能夠採用bootstrap的方法來做出一系列的“diversity”的data出來。然后訓練出一系列的g。比方PLA來說，盡管模型一樣，就是直線對二維平面的切割，模型都為直線，那么我們利用 ...
原文：【機器學習算法-python實現】Adaboost的實現(1)-單層決策樹(decision stump)
轉載請注明出處：http: blog.csdn.net buptgshengod .背景 上一節學習支持向量機，感覺公式都太難理解了，弄得我有點頭大。只是這一章的Adaboost線比較起來就容易得多。Adaboost是用元算法的思想進行分類的。什么事元算法的思想呢 就是依據數據集的不同的特征在決定結果時所占的比重來划分數據集。就是要對每一個特征值都構建決策樹，而且賦予他們不同的權值，最后集合起來 ...
2016-03-04 09:37 0 4491 推薦指數：
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