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Boosting 过程中产生的弱假设是什么？
最佳答案
我猜你指的是在增强中组合的弱分类器？通常这些是只有几层深的决策树。它们在加权数据集上进行一个又一个的训练，这样最后一个分类器出错的数据点就会被赋予更多的权重。
查看宾夕法尼亚大学机器学习类(class)的这些笔记以了解更多信息:
http://alliance.seas.upenn.edu/~cis520/wiki/index.php?n=Lectures.Boosting
关于machine-learning - boosting 方法中的弱假设，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/2763908/
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