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【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例

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【阶段三】Python机器学习18篇：机器学习项目实战：AdaBoost算法的核心思想、原理与数学原理举例_第1张图片

 

AdaBoost算法的核心思想

       AdaBoost算法（Adaptive Boosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。不断重复调整权重和训练弱学习器，直到误分类数低于预设值或迭代次数达到指定最大值，最终得到一个强学习器。简单来说，AdaBoost算法的核心思想就是调整错误样本的权重，进而迭代升级。

       可以借助下图来理解调整权重的概念：在步骤1中先对数据进行分类，此时将小三角形错误地划分到了圆形类别中；在步骤2中调整分类错误的小三角形的权重，使它变成一个大三角形，这样它和三角形类型的数据就更加接近了，在重新分类时，它就能被准确地划分到三角形类别中。

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