目前学了几个ML的分类的经典算法,但是一直想着是否有一种能将这些算法集成起来的,今天看到了AdaBoost,也算是半个集成,感觉这个思路挺好,很像人的训练过程,并且对决策树是一个很好的补充,因为决策树容易过拟合,用AdaBoost可以让一棵很深的决策树将其分开成多棵矮树,后来发现原来这个想法和random forest比较相似,RF的代码等下周有空的时候可以写一下. 这个貌似挺厉害的,看那些专门搞学术的人说是一篇很牛逼的论文证明说可以把弱学习提升到强学习.我这种搞工程的,能知道他的原理,适用范围…