数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
AdaBoost原理
简单来说，多个弱分类器训练成强分类器。
将一系列弱分类器作为不同权重比组合的最终分类选择。
计算过程
1、基本权重初始化。
2、奖励权重矩阵，通过现有的分类器计算错误率，选择错误率最低的分类器。
3、通过分类器权重公式，减少正确的样本分布，增加错误的样本分布，获得新的权重矩阵和当前k轮的分类器权重。数字化转型网www.szhzxw.cn
4、将新的权重矩阵带入上述步骤2和3，重新计算权重矩阵。
5、迭代N轮，记录每轮最终分类器的权重，获得强分类器。
AdaBoost算法比喻说明
1、利用错题提高学习效率
做对的题，下次少做点，反正都会。
下次多做错题，集中在错题上。数字化转型网www.szhzxw.cn
随着学习的深入，错题会越来越少。
2、合理跨境提高利润
苹果公司，软硬件结合，占据了手机市场的大部分利润，两个领域的知识结合产生了新的收益。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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