设计思路 AdaBoost算法属于Boosting算法家族中的一种，其基本思路是将多个弱分类器组合成一个强分类器。 “强分类器”是指一个分类准确率较高的模型“弱分类器”则是指分类准确率略高于随机猜测的简单模型。 AdaBoost的核心思想是通过 加权 的方式逐步提高分类器的性能。 首先来看AdaBoost的数学表达，使用的是 加法模型 ： f ( x ) = ∑ m = 1 M α m

该操作适合自己测试环境的OCR丢失或损坏且不存在任何备份，又不想重装rac的兄弟们。 切忌生产坏境使用！ 11gR2是新版本的数据库，清除并重建OCR和表决磁盘的方法变得更加简单： 执行：$GRID_HOME/crs/install/rootcrs.pl -deconfig -force 如果是RAC的最后一个节点，那么执行：$GRID_HOME/crs/install/roo