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更新集成方法

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jiangzhonglian
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docs/7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md
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@@ -108,6 +108,9 @@
![AdaBoost代码流程图](/images/7.AdaBoost/adaboost_code-flow-chart.jpg "AdaBoost代码流程图")
基于单层决策树构建弱分类器
* 单层决策树(decision stump, 也称决策树桩)是一种简单的决策树。
```
发现：
alpha 目的主要是计算每一个分类器实例的权重(组合就是分类结果)
@@ -118,10 +121,6 @@ D 的目的是为了计算错误概率： weightedError = D.T*errArr，求最佳
![AdaBoost算法权重计算公式](/images/7.AdaBoost/adaboost_alpha.png "AdaBoost算法权重计算公式")
基于单层决策树构建弱分类器
* 单层决策树(decision stump, 也称决策树桩)是一种简单的决策树。
### 知识点补充
> 过拟合(overfitting, 也称为过学习)