ML之AdaBoost：利用简单的决策树(一个节点)作为弱学习器来手写AdaBoost代码的算法原理进而理解该算法是如何实现调整样本权重(通过fit的sample_weight参数)和弱学习器权重(预

企业开发 2023-12-16 21:37:36 阅读次数: 0

ML之AdaBoost：利用简单的决策树(一个节点)作为弱学习器来手写AdaBoost代码的算法原理进而理解该算法是如何实现调整样本权重(通过fit的sample_weight参数)和弱学习器权重(预测时的加权组合)

转载自blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/134800922

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