2020-10-04
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boosting算法的工作机制
1. 将训练集⽤初始权重训练出⼀个弱学习器。 2. 根据弱学习器的表现，更新训练样本的权重。从⽽使得前⼀个弱学习器的学习误差率⾼的训练样本 的权重增⾼，从⽽让这些误差率较⾼的样本点在后⾯的弱学习器中得到更多的重视。 3. 然后基于调整权重后的训练集来训练新的弱学习器，如此重复。 4. 当弱学习器数量达到我们指定的数量后，最终将这k个弱学习器通过组合策略整合，得到最终的强 学习器。
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