Boosting
一、起源 Boosting是一種提高任意給定學習算法準確度的方法。 Boosting的提出與發展離不開Valiant和 Kearns兩位大牛的不懈努力，下面是他們的「奮鬥史」： Boosting的思想起源於 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)學習模型。Valiant和 Kearns提出了弱學習和強學習的概念： 弱學習：識別錯誤率小於1/
相關文章
- 1. bagging， boosting
- 2. Gradient Boosting
- 3. boosting&Adaboost
- 4. Font Boosting
- 5. Bagging & Boosting
- 6. 95-Boosting
- 7. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
- 8. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 9. Boosting 簡介--A (small) introduction to Boosting
- 10. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 更多相關文章...
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. bagging， boosting
- 2. Gradient Boosting
- 3. boosting&Adaboost
- 4. Font Boosting
- 5. Bagging & Boosting
- 6. 95-Boosting
- 7. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
- 8. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 9. Boosting 簡介--A (small) introduction to Boosting
- 10. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理