2022年5月1日
Adaboost
摘要： 思路 1、在每一轮中，分别记录好那些被【当前弱分类器】【正确分类】与【错误分类】的【样本】, 在下一轮训练时，提高【错误分类样本】的权值，同时降低【正确分类样本】的权值，用以训练新的弱分类器 这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值加大，会受到后一轮的弱分类器的更大关注 2、加权多数表决 1 阅读全文
posted @ 2022-05-01 21:48 Nickeyhu 阅读(60) 评论(0) 推荐(0) 编辑