ada boost是Boosting演算法中非常著名一個，boosting的是一種集成建模技術，由在1997 年首次提出，從那時起，Boosting是解決二元分類問題的主流技術。這些算法通過將一些弱學習器轉換為強學習器來提高預測能力。
Boosting 算法以類似的方式工作，它結合了多個模型（弱學習器）以達到最終輸出（強學習器）。
Boosting算法主要有3種類型：
AdaBoost 算法
梯度下降算法
極限梯度下降算法
AdaBoost 也稱為 **Adaptive Boosting **是機器學習中用作集成方法的一種技術。與 AdaBoost 一起使用的最常見算法是具有一層的決策樹，這意味著決策樹只有 1 個拆分。這些樹也稱為決策樹。
資料來源：
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/09/adaboost-algorithm-a-complete-guide-for-beginners/
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/AdaBoost
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