如果在AdaBoost算法中使用决策树作为基估计器，会有什么不同？

回答：

随机森林是AdaBoost的特例吗？

绝对不是；随机森林是一种称为装袋的集成算法（即自助法聚合的简称），这与提升方法不同 – 请查看这里了解它们的区别。

如果在AdaBoost算法中使用决策树作为基估计器，会有什么不同？

你不会得到随机森林，而是得到一个梯度树提升机器，这种方法在多个软件包中都有提供，如xgboost（R/Python）、gbm（R）、scikit-learn（Python）等。

欲了解更多，请查看优秀的（且免费提供的）书籍《统计学习导论》的第8章，或者《统计学习的要素》（内容涉及大量数学与理论，不适合初学者）…