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什么是 AdaBoost 算法？

Adaboost 的 7 个优缺点

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集成学习：人多力量大：

• Bagging：民主。
• Boosting ：挑选精英。

长短期记忆网络：引入遗忘机制

生成对抗网络 ：物竞天择适者生存

首先，了解一下集成学习及 Boosting 算法

集成学习归属于机器学习，他是一种「训练思路」，并不是某种具体的方法或者算法。

现实生活中，大家都知道「人多力量大」，「3 个臭皮匠顶个诸葛亮」。而集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。

集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装，组装这些基础模型的思路主要有 2 种方法：

1. bagging（bootstrap aggregating的缩写，也称作“套袋法”）
2. boosting
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