资 源 简 介
泰国 Adaboost 树 weaklearner 是一种入侵检测系统收入来源吗？一个弱的学习者被定义为一种分类器，只是略有与其真实的分类 （它可以贴上标签的例子比随机猜测）。与此相反的是，较强的学习能力是是任意良好相关与真实的分类的分类器。罗伯特 Schapire 肯定的回答在 1990年论文 [5] 卡恩斯和英勇的问题已经在机器学习和统计数据，最引人注目的导致的促进发展的重大影响。[] 6当首次推出，假说增压问题简单地指一个弱的学习者变成一个强大的学习的过程。"通俗地说，[假说促进] 问题询问是否有效学习算法 [......]"输出其性能只是略优于随机猜测 [即是一个弱的学习者] 暗示的一种高效的算法，它输出的任意精度 [即是一个较强的学习者] 的假设存在一个假设。[3] 算法实现快速增加的假设被简单地称为"刺激"。弗罗因德和 Schapire 的电弧 （适应 [在] 香港专业教育学院重采样，结合），[7] 作为一种通用的技术，是促进更多或更少的代名词。[] 8
