ada-boost

机器学习实战-54: 集成学习分类算法(ada-boost)

集成学习分类算法(ada-boost)属于监督学习算法。
MTVideoAI·2022-07-30 07:30

集成学习——Boosting之Ada-boost

1.1.1.Boostingboosting是一个迭代的过程，用于自适应地改变训练样本的分布，使得基分类器聚焦在那些很难分的样本上。boosting会给每个训练样本赋予一个权值，而且可以再每轮提升过程结束时自动地调整权值。开始时，所有的样本都赋予相同的权值1/N，从而使得它们被选作训练的可能性都一样。根据训练样本的抽样分布来抽取样本，得到新的样本集。然后，由该训练集归纳一个分类器，并用它对原数据集
送你上西天·2020-07-28 15:49

从HTML文件中抽取正文的简单方案 试验结果

直接采用这些特征值进行阈值判断，并对一些特殊部分设定过滤规则，这似乎比神经网络的表现来的简单、有效……假如仍然坚持神经网络的解决方案，或许，采用：文本长度，文本长度链接数，上一行的结果做特征值，采用三个弱分类器的ada-boost
zfrong·2009-09-11 16:00
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