Boosting方法： Boosting這其實思想相當的簡單，大概是，對一份數據，建立M個模型（比如分類），一般這種模型比較簡單，稱為弱分類器(weak learner)每次分類都將上一次分錯的數據權重提高一點再進行分類，這樣最終得到的分類器在測試數據與訓練數據上都可以得到比較好的成績 ...

前言：本文的目的是記錄sklearn包中GBRT的使用，主要是官網各參數的意義；對於理論部分和實際的使用希望在只是給出出處，希望之后有時間能補充完整 摘要： 　　1.示例 　　2.模型主要參數 ...

Boosting 是一族可將弱學習器提升為強學習器的算法。 關於 Boosting 的兩個核心問題： 1.在每一輪如何改變訓練數據的權值或概率分布？ 通過提高那些在前一輪被弱分類器分錯樣例的權值，減小前一輪分對樣本的權值，而誤分的樣本在后續受到更多的關注 ...

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) 計算負梯度 ...

集成學習之Boosting —— AdaBoost原理 集成學習之Boosting —— AdaBoost實現 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現 集成學習之Boosting ...

一、boosting算法 boosting是一種集成學習算法，由一系列基本分類器按照不同的權重組合成為一個強分類器，這些基本分類器之間有依賴關系。包括Adaboost算法、提升樹、GBDT算法 一、Adaboost算法 AdaBoost方法的自適應在於：前一個 ...

本章全部來自於李航的《統計學》以及他的博客和自己試驗。僅供個人復習使用。 Boosting算法通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類性能。我們以AdaBoost為例。 它的自適應在於：前一個弱分類器分錯的樣本的權值（樣本對應的權值）會得到加強 ...

Bootstraping: 名字來自成語“pull up by your own bootstraps”，意思是依靠你自己的資源，稱為自助法，它是一種有放回的抽樣方法，它是非參數統計中一種重要的估計統 ...