分类器组合方法Bootstrap, Boosting, Bagging, 随机森林（二）

接《分类器组合方法Bootstrap, Boosting, Bagging, 随机森林（一） 》

Adaboost

Adaboost给每个基分类器设置了一个重要性参数α，基分类器的重要性参数α是训练误差的的函数，错误率越接近于1，则α有一个很大的负值，如果错误率接近于0，则有一个很大的正值。接下来，用α更新训练样本的权值。