adaboost分类算法

资 源 简 介

adaboost分类算法

详 情 说 明

在机器学习中，Adaboost是一种常用的分类算法。它是一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。在Adaboost中，每个弱分类器都是对训练数据的子集进行训练，并根据其在该子集上的表现进行加权。此外，每个训练样本都被赋予一个权重，使得那些被错误分类的样本在后续的训练中得到更多的关注。Adaboost是一种迭代算法，通过多次迭代来不断提高分类器的性能。该算法已被广泛应用于图像识别、自然语言处理、生物信息学等领域。