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基于单层决策树的AdaBoost算法

编程算法决策树机器学习神经网络深度学习

Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度，应用十分广泛，产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表，被评为数据挖掘十大算法之一。

2019-09-02

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决策树（二）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

有了决策树，我们就可以根据样本的特征值来执行分类。遇到判断节点则递归调用，遇到叶子节点则终止，返回叶子节点的分类标签：

2019-08-14

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决策树（一）

决策树机器学习神经网络深度学习人工智能

你是否玩过20个问题的游戏？游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海里想着某个事物，其它参与者想他提问题，最多只允许提20个问题，问题的答案也只能用“对”或者“错”回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小猜测事物的范围。

2019-08-14

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