AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应增强）是一种集成学习算法，它通过组合多个弱分类器来构建一个强分类器。弱分类器是指那些性能略好于随机猜测的分类器，而强分类器则是指性能显著提高，能够提供更可靠分类结果的模型。 AdaBoost算法的工作原理可以概括为 ...

本文将通过完整的源码与图解方式向你展示AdaBoost算法运行逻辑，并指出其优点与不足，还将其与随机森林算法进行对比分析。 简介 每个人都会犯错，即使是机器学习领域最简单的决策树也存在这个问题。AdaBoost（自适应增强）算法不会忽略这些错误，而是会做 ...