机器学习强基计划10-2:详细推导串行集成AdaBoost算法(附Python实现)

目录

  • 0 写在前面
  • 1 串行集成学习
  • 2 AdaBoost原理推导
  • 3 Python实现
    • 3.1 算法流程
    • 3.2 核心代码
    • 3.3 可视化

0 写在前面

机器学习强基计划聚焦深度和广度,加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理;“广”在分析多个机器学习模型:决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。强基计划实现从理论到实践的全面覆盖,由本人亲自从底层编写、测试与文章配套的各个经典算法,不依赖于现有库,可以大大加深对算法的理解。

详情:机器学习强基计划(附几十种经典模型源码)


1 串行集成学习

串行集成学习是一种机器学习的技术,旨在通过将多个基学习器按顺序组合起来,以提高整体学习性能。在串行集成学习中,基学习器按照一定的顺序进行训练和集成,每个基学习器都依赖于前一个学习器的输出。

你可能感兴趣的:(机器学习强基计划,机器学习,python,算法,人工智能,数据挖掘)