Boosting家族Boost—by—majority系列代表算法

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【正】 1 引言 Boosting由Freund和Schapire于1990年提出,是提高预测学习系统预测能力的有效工具,也是组合学习中最具代表性的方法,其代表算法可分为Boost-by-majority和AdaBoost两个系列。Boosting操纵训练例子以产生多个假设。从而建立通过投票结合的预测器集合。Boosting在训练例子上维护一套概率分布。Boost-by-majority通过在每一回迭
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