機器學習技法-Adaptive Boosting
大綱 上節課我們主要開始介紹Aggregation Models，目的是將不同的hypothesis得到的 gt 集合起來，利用集體智慧得到更好的預測模型G。首先我們介紹了Blending，Blending是將已存在的所有 gt 結合起來，可以是uniformly，linearly，或者non-linearly組合形式。然後，我們討論了在沒有那麼多gt的情況下，使用bootstrap方式，從已有數
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