2018年12月21日
boosting方法
摘要： 概述 Boosting基本思想: 通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。 Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，这可通过“重赋权法”（re-weighting）实施。对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法 阅读全文
posted @ 2018-12-21 13:19 深夜十二点三十三 阅读(3299) 评论(0) 推荐(0) 编辑