(笔记总结需要!目前粗糙潦草,后期会不断修改。若对您阅读造成不便,望请见谅!!)
3. Boost Algorithms
AdaBoost算法:
综合多个分类器,得到更精确结果。
AdaBoost思想:
1、多轮训练,多个分类器
2、每轮训练增加错误样本的权值,降低正确分类样本权值。
3、降低错误率高的分类器权值,增加正确率高的分类器权值。
本文介绍了AdaBoost算法的基本原理,包括通过多轮训练提高分类精度的方法。重点讲述了如何通过调整样本权值来提升整体模型的表现力。
(笔记总结需要!目前粗糙潦草,后期会不断修改。若对您阅读造成不便,望请见谅!!)
AdaBoost算法:
综合多个分类器,得到更精确结果。
AdaBoost思想:
1、多轮训练,多个分类器
2、每轮训练增加错误样本的权值,降低正确分类样本权值。
3、降低错误率高的分类器权值,增加正确率高的分类器权值。

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