Adaboost提升树
一、bagging与boosting
bagging即套袋法，通过对训练样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果。随机森林就是采用的该方法，不同树之间是相互独立的，每个树的权重都是一样的，这样可以是树可以并行的运行。baggi
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六、(机器学习)-Adaboost提升树-二分类和多分类(最清晰最易懂)__23__的博客_adaboost多分类
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