Boosting算法之Adaboost和GBDT
Boosting是串行式集成學習方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，將弱學習器提升為強學習器。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應用最廣泛的是梯度提升樹(Gradient ...
原文：Boosting, Online Boosting,adaboost
bagging,boosting,adboost,random forests都屬於集成學習范疇. 在boosting算法產生之前，還出現過兩種比較重要的算法，即boostrapping方法和bagging方法。首先介紹一下這二個算法思路: 從整體樣本集合中，抽樣n lt N個樣本 針對抽樣的集合訓練分類器Ci ,抽樣的方法有很多,例如放回抽樣,不放回抽樣等. 對於預測樣本, 眾多分類器進行投票， ...
2012-05-10 13:53 0 8238 推薦指數：
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