boosting算法
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 ...
原文：Boosting算法（一）
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，權值更新后的樣本再次被用來訓練下一個新的弱分類器。 在每輪訓練中，用總體 樣本總體 訓練新的弱分類器，產生新的樣本權值 ...
2019-01-09 10:56 0 1019 推薦指數：
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