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一、集成方法：
1、什么是集成方法？
集成方法，又称元算法，是对算法的一种集成。集成方法可以有多种形式，可以使对不同算法的集成，也可以是同一算法在不同设置下的集成
2、为什么采用集成方法？
最通俗的理解，“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”，对于分类，综合多个分类器的分类意见进行分类
3、弱分类器与强分类器
二、boosting
1、boosting是元算法中的一种
2、有何特点？
（1）所使用的多个分类器的类型是一致的
（2）每个分类器的权重不相等，权重代表的是其对应分类器在上一轮迭代中的成功度
（3）集中关注被已有分类器错分的那些数据来获得新的分类器
3、AdaBoost-Boosting的一种
AdaBoost：adaptive boosting，自适应boosting
三、AdaBoost
1、AdaBoost算法流程？
（1）训练数据集中的每个样本赋予同等权重
（2）弱分类器进行训练
（3）调整每个训练样本的权重：分类错误的样本权重增大，分类正确的样本权重减小
调整每个分类器的权重：错误率大则权重小
（4）重复（2）-（3），直到错误率降为0或者弱分类器的数目达到用户的指定值
2、弱分类器
任何一个分类算法都可以作为弱分类器，但是简单分类器的效果更好，本文采用单层决策树
单层决策树：仅仅基于单个特征进行决策，只有一次分裂过程
四、实现
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原文地址：http://www.cnblogs.com/naonaoling/p/4181486.html
