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如何基于间隔（Margin）理论解释Adaboost的泛化能力？
Adaboost引起的泛化性讨论主要是“ Adaboost凭什么这么好？ ”即： Adaboost在训练误差为0之后继续训练却不会出现明显的“过拟合”现象，这一点反常识了。学界进行了一些探索： 基本观点：间隔刻画了模型对数据的分开程度，从某个角度体现了分类的置信度。 第一层，Adaboost继续训练实际上能够提升
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中文姓名英譯,姓名翻譯
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