AdaBoost — 自适应提升

事实

一种反复重权误分类样本的集成学习算法。

人话

AdaBoost像班主任盯错题：谁总丢分就加练，几个普通同学也能组学霸队。

常做分类；小模型变强，噪声多会跑偏。

相关概念

• 集成学习（Ensemble Learning）
• 决策树
• Gradient Boosting｜梯度提升
• 分类任务

Ensemble
它通过组合多个弱学习器，得到更强预测器。

Decision Tree
浅层决策树常被它当作弱学习器反复训练。

Gradient Boosting
梯度提升继承了逐轮改错的提升思想。

Classification
它最常用于把样本分到正确类别。