摘要：Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 关于 Boosting 的两个核心问题： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权值，而误分的样本在后续受到更多的关注. 2、通过什么方式来组合弱分类器？ 通过加法 阅读全文