Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及實踐
在上一篇博客里，我們討論了關於Bagging的內容，其原理是從現有數據中有放回抽取若干個樣本構建分類器，重復若干次建立若干個分類器進行投票，今天我們來討論另一種算法：提升（Boost）。 簡單地來說，提升就是指每一步我都產生一個弱預測模型，然后加權累加到總模型中，然后每一步弱預測模型生成 ...
原文：adaboost原理與實踐
Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對同一個訓練集訓練不同的分類器 弱分類器 ，然后把這些弱分類器集合起來，構成一個更強的最終分類器 強分類器 。其算法本身是通過改變數據分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以及上次的總體分類的准確率，來確定每個樣本的權值。將修改過權值的新數據集送給下層分類器進行訓練，最后將每次訓練得到的分類器最后融合起來，作為最后的決策分類器。對a ...
2016-10-10 22:00 0 3718 推薦指數：
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