機器學習系列2：幾種常見的boosting

幾種常見的boosting Boosting 很多時候單一模型不夠穩定或者得出的結果不夠好，需要進行模型集成（assemble），即用多種模型進行預測。集成方法分爲bagging和 boosting兩種。以下介紹boosting.   You can view Boosting as a linear regression combination of many models  FmX=a0f0(

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