機器學習總結（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一種常用的統計學習方法，其實就是將多個弱學習器提升（boost）為一個強學習器的算法。其工作機制是通過一個弱學習算法，從初始訓練集中訓練出一個弱學習器，再根據弱學習器的表現對訓練樣本分布進行調整，使得先前弱學習器做錯的訓練樣本在后續受到更多的關注，然后基於調整后 ...
原文：提升學習算法簡述：AdaBoost, GBDT和XGBoost
. 歷史及演進 提升學習算法，又常常被稱為Boosting，其主要思想是集成多個弱分類器，然后線性組合成為強分類器。為什么弱分類算法可以通過線性組合形成強分類算法 其實這是有一定的理論基礎的。 年，Kearns和Valiant首先提出了 強可學習 和 弱可學習 的概念，他們指出，在概率近似正確 Probably Approximately Correct, PAC 學習的框架中，一個概念，如果存 ...
2019-02-24 19:17 0 1063 推薦指數：
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轉自： https://www.zhihu.com/question/41354392 作者：wepon 鏈接：https://www.zhihu.com/question/41354 ...