2019-01-16
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828
AdaBoost概述
AdaBoost
AdaBoost算法如下：
1. 给定N样本 (xi,yi) 其中
2. 初始化权值
3. 重复 for m = 1,2,…,M:
a) 根据每个训练数据的wi计算。
b) 计算
c) 更新权值并归一化使 Σiwi= 1.
4. 输出分类器
特点：简单，不容易发生过拟合，不用做特征筛选。Boosting算法是一个两类分类器（不像决策树和随机森林）
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