提升算法-boosting algorithm
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Boosting is a machine learning ensemble meta-algorithm for primarily reducing bias, and also variance[1] in supervised learning, and a family of machine learning algorithms that convert weak learners to strong ones.
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在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器线性组合，提高分类的性能。
提升方法AdaBoost算法
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在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？：提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注。于是，分类问题被一系列的弱分类问题“分而治之”。
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如何将弱分类器组合成一个强分类器？：加权多数表决的方法。
AdaBoost算法