boosting模型初步理解

什麼是boosting模型？ 一組「弱學習者」的集合能否生成一個「強學習者」？是一種集成學習模型，通過多個弱學習器訓練，最終得到一個強學習器。 boosting模型與bagging模型的區別 1.相比於bagging的並行式、Boosting是序列式的 2.每一輪新的學習器，都在彌補上一輪的不足 彌補的方式是： 爲樣本分配新的權重如果上一輪分配正確了，就降低其權重； 如果上一輪分配錯誤了，就提升其

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