摘要：
集成学习通过从大量的特征中挑出最优的特征，并将其转化为对应的弱分类器进行分类使用，从而达到对目标进行分类的目的。核心思想它是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些若分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，... 阅读全文
摘要：
准则采用一种分类形式后，就要采用准则来衡量分类的效果，最好的结果一般出现在准则函数的极值点上，因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题，即求准则函数的参数，如线性分类器中的权值向量。分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则Fisher准则Fisher线性判别分... 阅读全文