机器学习系列（7）：Adaboosting算法和KNN算法

前言：Adaboosting算法核心：弱分类器以及不同权重的样本。分类正确，样本权重减少；分类错误，样本权重增加。

      KNN算法核心：训练数据集以及距离（欧式距离或马氏距离）。计算训练数据与待测数据的距离，在最近的K个训练数据中，哪种标签的训练数据最多，则待测数据为该标签。

         待续。。。

正文：

       

参考资料：

                1.小魏的修行路（挺简洁的！）http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/category/1436166

                      2.百度的研发博客（突然发现还不错！）

                      3.Leftnoteasy的gradient-boosting值得一读！