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在机器学习中,AdaBoost算法是一种集成学习方法,其中弱分类器被组合成一个强分类器。AdaBoost在理论和实践中广泛使用,是分类问题中最流行的集成学习算法之一。它通过迭代训练一系列弱分类器来构建一个强分类器,并在每次迭代中调整样本权重,以便更好地拟合分类器。因此,AdaBoost算法在解决复杂问题时具有很高的准确性和鲁棒性。