機器學習實戰---adaboost
一、介紹
AdaBoost是一種迭代型的演算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的學習演算法，即弱學習演算法，然後將這些弱學習演算法集合起來，構造一個更強的最終學習演算法
adaboost希望在下一輪訓練時被上一個子分類器正確分類的樣本權重和與被錯誤分類的樣本權重和相等
二、演算法
1.圖解
2.演算法流程
3.演算法解釋
3.1.權重α
3.2權重更新D
三、優缺點
優點： 非常容易訓練，實現起來比較容易 泛化錯誤率低（預測效能好），不易過擬合 不需要調節很多引數，最多修改一下基礎模型的數量 適用範圍廣：二分類問題，多分類問題，迴歸問題
缺點： 對於離群值比較敏感
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轉載請註明作者和出處：http://blog.csdn.net/john_bh/ CSDN部落格專欄：## Github程式碼獲取：## 執行平臺： Windows Python版本： Python3.6 IDE： Sublime text3
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