機器學習（十一）——提升方法

集成學習：通過構建並結合多個學習器來完成學習任務 集成學習方法大致可以分爲兩大類：a.個體學習器間存在強依賴關係，必須串行生成序列化方法——代表:Boosting；b.個體學習器間不存在強依賴關係，可同時生成的並行化方法——代表：Bagging和」隨機森林「 一、Boosting Boosting的工作機制類似：先從初始訓練集訓練出一個基學習器（算法+數據），再根據基學習器的表現對訓練樣本分佈進行

>>阅读原文<<