2015年2月22日
基于单决策树的AdaBoost
摘要： ①起源：Boosting算法Boosting算法的目的是每次基于全部数据集，通过使用同一种分类器不同的抽取参数方法（如决策树，每次都可以抽取不同的特征维度来剖分数据集）训练一些不同弱分类器（单次分类错误率>0.5），然后将其组合起来，综合评估（默认认为每个分类器权重等价）进行分类。AdaBoost算... 阅读全文
posted @ 2015-02-22 01:58 Physcal 阅读(3124) 评论(0) 推荐(2) 编辑