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机器学习笔记:adaBoost

news 2026/2/9 5:10:52

1 介绍

  • AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习方法，它的目标是将多个弱分类器组合成一个强分类器
    • 通过反复修改训练数据的权重，使得之前分类错误的样本在后续的分类器中得到更多的关注
    • 每一轮中，都会增加一个新的弱分类器，直到达到某个预定的错误率或者达到预定的最大迭代次数

2  详细算法介绍

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