【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) 1.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 ...
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最近在系統研究集成學習，到Adaboost算法這塊，一直不能理解，直到看到一篇博文，才有種豁然開朗的感覺，真的講得特別好，原文地址是（http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333），在此摘錄，方便查找與復習 ...
機器學習經典算法之AdaBoost
一、引言 在數據挖掘中，分類算法可以說是核心算法，其中 AdaBoost 算法與隨機森林算法一樣都屬於分類算法中的集成算法。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11268859.html ...
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。 adaBoost分類器就是一種元算法分類器，adaBoost分類器利用同一種基分類器（弱分類器），基於分類器的 ...
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1.基本思想： 綜合某些專家的判斷，往往要比一個專家單獨的判斷要好。在”強可學習”和”弱可學習”的概念上來說就是我們通過對多個弱可學習的算法進行”組合提升或者說是強化”得到一個性能趕超強可學習算法的算法。如何地這些弱算法進行提升是關鍵！AdaBoost算法是其中的一個代表。 2.分類算法提升 ...