提升

主要內容： 分析隨機森林的特點 由弱分類器得到強分類器 （ 樣本加權、分類器加權） Adaboost算法： 1、算法描述 2、前向分佈算法+指數損失函數 由Adaboost/GBDT改造隨機森林 提升的概念： 提升是一個機器學習技術，可以用於迴歸和分類問題，它每一步產生一個弱預測模型（如決策樹），並加權累加到總模型中；如果每一步的弱預測模型生成都是依據損失函數的梯度方向，則稱之爲梯度提升（Grad

>>阅读原文<<