Boosting 介绍和 Python 实现

引言：Boosting 是一种集成算法，经常使用决策树（decision tree）作为基础分类器，有些 Boosting 模型也用逻辑回归（logistic regression），SVM 等方法做分类器的，倘若读者初学机器学习，学习这部分时建议补完决策树的相关知识，帮助理解。本文主要用 Boosting 的始祖算法 AdaBoost 为例介绍其实现流程，希望了解更复杂其他 Boosting 算法的可以看本系列其他文章。

简介：

机器学习中单一的分类器能力有限，也往往达不到充分利用计算机算力，所以多个弱学习集组合来提升总的分类效果就是改进方向之一，Boosting 就是这类集成算法中的典范。

本章分为：
1， Boosting 的由来
2， Boosting 和 AdaBoost 的思想及流程

1）思想
2）算法过程
3） AdaBoosting 的产生和数学推导

3，Boosing 和AdaBoost 主要优点及数学证明：
4，AdaBoost 的 Python 应用举例
5，补充和扩展

1，Boosting的由来

Boosting 是典型的集成算法，它通过结合多个弱分类器（如决策树，逻辑回归）

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