（1）提公升演算法(boosting)是常用的有效的統計學習演算法，屬於迭代演算法，它通過不斷地使用乙個弱學習器彌補前乙個弱學習器的「不足」的過程，來序列地構造乙個較強的學習器，這個強學習器能夠使目標函式值足夠小。
（2）bagging也是一種常用的統計學習方法，兩者經常放在一起對比，它們不同的是，bagging將在bootstrap取樣得到的不同訓練子集上的弱學習器的結果綜合考慮，各個弱學習器的構建過程是並行的（分類器的權重相等）。而boosting是通過序列地不斷迭加弱學習器形成乙個強學習器，是學習模型的提公升過程。此外，boosting迭代在降低訓練誤差的同時，使模型**的確信度（margin）不斷提高，是它獲得較好泛化能力的主要原因，而bagging主要是通過平均來降低模型的方差(variation).
（3）adaboost是adaptive boost的縮寫，boosting是不斷使用後乙個弱分類器彌補前乙個弱分類器的不足的過程，在adaboosting中「不足」是指被前乙個弱學習器誤分類的點，在下一次分類中被賦予更大的權重。與其他的boosting實現不同的是這種演算法可以適應各弱分類模型各自的訓練誤差。
boosting和bagging演算法學習
bagging方法 boosting方法 boosting和bagging都是整合學習 ensemble learning 領域的基本演算法 2 整合學習是指將若干弱分類器組合之後產生乙個強分類器。弱分類器 weak learner 指那些分類準確率只稍好於隨機猜測的分類器 error rate 5...
Boosting演算法總結
adaboosting 通過前向分步法，優化損失函式，為指數損失函式，然後梯度上公升樹。可以 任意分類器作為弱分類器。優化步長，與迭代次數。gbdt 回歸問題 1 擬合殘差 2 cart樹 3 擬合負梯度 分類問題 1 改變擬合loss，比如 邏輯回歸，對數損失，adaboost 指數損失。2 訓練...
Boosting演算法概念解析
根據所給演算法描述，好像只能同質 整合。adaboost是一種迭代演算法，其核心思想是針對同乙個訓練集訓練不同的分類器 弱分類器 然後把這 adaboost 些弱分類器集合起來，構成乙個更強的最終分類器 強分類器 其演算法本身是通過改變資料分布來實現的，它根據每次訓練集之中每個樣本的分類是否正確，以...