boosting算法
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 ...
原文：Boosting算法（一）
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，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。 在每轮训练中，用总体 样本总体 训练新的弱分类器，产生新的样本权值 ...
2019-01-09 10:56 0 1019 推荐指数：
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