Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及实践
在上一篇博客里，我们讨论了关于Bagging的内容，其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，今天我们来讨论另一种算法：提升（Boost）。 简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成 ...
原文：adaboost原理与实践
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器 弱分类器 ，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 强分类器 。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。对a ...
2016-10-10 22:00 0 3718 推荐指数：
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[转]Adaboost 算法的原理与推导
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