機器學習Python實現AdaBoost
adaboost是boosting方法多個版本號中最流行的一個版本號，它是通過構建多個弱分類器。通過各個分類器的結果加權之后得到分類結果的。這里構建多個分類器的過程也是有講究的，通過關注之前構建的分類器錯分的那些數據而獲得新的分類器。 這種多個分類器在訓練時非常easy得到收斂 ...
原文：機器學習實戰筆記(Python實現)-06-AdaBoost
本系列文章為 機器學習實戰 學習筆記，內容整理自書本，網絡以及自己的理解，如有錯誤歡迎指正。 源碼在Python . 上測試均通過，代碼及數據 gt https: github.com Wellat MLaction 基於數據集多重抽樣的分類器 . bagging 自舉匯聚法 bootstrap aggregating ，也稱為bagging方法，是在從原始數據集選擇S次后得到S個新數據集的一種 ...
2016-12-30 16:46 0 1482 推薦指數：
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