Boosting方法： Boosting这其实思想相当的简单，大概是，对一份数据，建立M个模型（比如分类），一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weak learner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩 ...

前言：本文的目的是记录sklearn包中GBRT的使用，主要是官网各参数的意义；对于理论部分和实际的使用希望在只是给出出处，希望之后有时间能补充完整 摘要： 　　1.示例 　　2.模型主要参数 ...

Boosting 是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。 关于 Boosting 的两个核心问题： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ 通过提高那些在前一轮被弱分类器分错样例的权值，减小前一轮分对样本的权值，而误分的样本在后续受到更多的关注 ...

Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 计算负梯度 ...

集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 集成学习之Boosting ...

一、boosting算法 boosting是一种集成学习算法，由一系列基本分类器按照不同的权重组合成为一个强分类器，这些基本分类器之间有依赖关系。包括Adaboost算法、提升树、GBDT算法 一、Adaboost算法 AdaBoost方法的自适应在于：前一个 ...

本章全部来自于李航的《统计学》以及他的博客和自己试验。仅供个人复习使用。 Boosting算法通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类性能。我们以AdaBoost为例。 它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强 ...

Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统 ...