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摘要:Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器。adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值, 阅读全文
posted @ 2016-10-26 18:09 宋兴柱 阅读(2145) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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