Boosting總結
Boosting是集成學習中的一大類方法，它是一種「串行」的機器學習方法，即從初始訓練集中訓練出一個基學習器，再根據基學習器的表現對訓練樣本分佈進行調整，使得先前學習錯的訓練樣本在後續中受到更多關注，然後基於調整後的樣本分佈來訓練下一個基學習器，每個基學習器之間是輸入-輸出的關係，如此重複進行，直至基學習器的數目達到事先指定的值T，最終將這T個學習器進行加權結合。 對於Boos
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