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- 深度解读AdaBoost算法 - 知乎
AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是一种集成学习算法，由Freund和Schapire在1995年提出。 它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器，是 Boosting算法 家族中最著名的代表之一。
- AdaBoost算法超详细讲解-CSDN博客
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器 (弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
- AdaBoost - Wikipedia
AdaBoost (short for Ada ptive Boost ing) is a statistical classification meta-algorithm formulated by Yoav Freund and Robert Schapire in 1995, who won the 2003 Gödel Prize for their work
- AdaBoost算法的原理及Python实现 - 归去_来兮 - 博客园
AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是一种迭代式的集成学习算法，通过不断调整样本权重，提升弱学习器性能，最终集成为一个强学习器。
- adaboost_百度百科
Adaboost算法已被证明是一种有效而实用的Boosting算法。 该算法是Freund和Schapire于1995年对Boosting算法的改进得到的，其算法原理是通过调整样本权重和弱分类器权值，从训练出的弱分类器中筛选出权值系数最小的弱分类器组合成一个最终强分类器。
- 一篇入门之-AdaBoost集成算法原理与应用-老饼讲解
AdaBoost自适应Boosting是一种经典的用于二分类的Boosting集成算法，本文讲解AdaBoost的模型结构，算法原理以及训练过程，并展示一个AdaBoost使用例子，通过本文可以快速了解AdaBoost是什么，有什么用，以及如何使用AdaBoost解决二分类问题
- AdaBoostClassifier — scikit-learn 1. 7. 2 documentation
An AdaBoost regressor that begins by fitting a regressor on the original dataset and then fits additional copies of the regressor on the same dataset but where the weights of instances are adjusted according to the error of the current prediction
- 一文让你彻底理解 AdaBoost 自适应提升算法 | AdaBoost 的关键要点、基本原理、优缺点和实际应用-腾讯云开发者社区-腾讯云
AdaBoost是一种基于Boosting策略的自适应集成学习算法，通过顺序训练和更新样本及弱学习器权重，专注于解决之前未能正确预测的样本，适用于分类和回归任务，具有高准确性和灵活性，但对噪声和异常值敏感。
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