方法证据记录
AdaBoost
AdaBoost (Adaptive Boosting) is the original boosting algorithm, introduced by Yoav Freund and Robert Schapire in 1997, that combines a sequence of simple weak learners by giving more weight to the observations they get wrong. The forerunner of gradient boosting, it is simple, interpretable, and a strong baseline for classification.
源记录
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AdaBoost (Adaptive Boosting)
分类方法记录 · ml-model / machine-learning
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