机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升（boost）为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后 ...
原文：提升学习算法简述：AdaBoost, GBDT和XGBoost
. 历史及演进 提升学习算法，又常常被称为Boosting，其主要思想是集成多个弱分类器，然后线性组合成为强分类器。为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法 其实这是有一定的理论基础的。 年，Kearns和Valiant首先提出了 强可学习 和 弱可学习 的概念，他们指出，在概率近似正确 Probably Approximately Correct, PAC 学习的框架中，一个概念，如果存 ...
2019-02-24 19:17 0 1063 推荐指数：
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转自： https://www.zhihu.com/question/41354392 作者：wepon 链接：https://www.zhihu.com/question/41354 ...