隨機森林和Adaboost區別
不同點：
Adaboost是基於Boosting的演算法，個體學習器之間存在強依賴關係，須序列連線。每一輪的訓練集不變，只是訓練集中每個樣例在分類器中的權重發生變化。而權值是根據上一輪的分類結果進行調整，根據錯誤率不斷調整樣例的權值，錯誤率越大則權重越大。
隨機森林是基於Bagging的演算法，個體學習器沒有強依賴關係，可並行連線。個體學習器的訓練集是通過隨機取樣得到的，訓練集是在原始集中有放回選取的，並且選出的各輪訓練集之間是獨立的。使用均勻取樣，每個樣例的權重相等。用隨機選擇的特徵，這樣使得每個弱學習器相關性減小，使得準確性提高。
相同點：
原理相同，均是整合學習演算法，通過生成一組個體學習器，然後通過某種策略將他們集合起來。最終生成一個強學習器。
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