Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting是串行式集成学习方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient ...
原文：Boosting, Online Boosting,adaboost
bagging,boosting,adboost,random forests都属于集成学习范畴. 在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的算法，即boostrapping方法和bagging方法。首先介绍一下这二个算法思路: 从整体样本集合中，抽样n lt N个样本 针对抽样的集合训练分类器Ci ,抽样的方法有很多,例如放回抽样,不放回抽样等. 对于预测样本, 众多分类器进行投票， ...
2012-05-10 13:53 0 8238 推荐指数：
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boosting算法
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