文件名称:
集成学习（三）—— Adaboost的理念和推导
开发工具:
文件大小: 155kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-01-20
详细说明：Adaboost的理念与推导
说明
adaboost也是集成学习的一种，也是很多模型一起做决策，最终投票决定，下面会介绍一下adaboost的理念、流程以及简要推导。
理念
1.错题应该被多做
bagging中的抽样是随机的，但更boosting的策略是使那些被分错类的数据以更高的概率出现，简单来说，在平时练习的过程中应该多做错题，这样真正考试的时候才更有把握。
2.强者拥有更多的话语权
我们有很多的分类器，有的分类器厉害一点，正确率高。那么相应的在最终投票的时候，不应该是简单的一人一票，而是强的分类器拥有更多的票数。换句话说，好的分类器的权重应该更大。
3.强者做错的题更加重要
同样是错题，
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