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  1. 机器学习实战之AdaBoost算法

  2. 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成。adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出。在介绍adaBoost之前,我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:306176
    • 提供者:weixin_38670186
  1. 机器学习实战之AdaBoost算法

  2. 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成。adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出。在介绍adaBoost之前,我们首先大致介绍一种基于数据随机重抽样
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:289792
    • 提供者:weixin_38722193