機器學習筆記18——集成學習系列——集成/提升（Boosting）方法原理以及系列算法

Boosting 方法 1、概述 2、原理 2.1 加法模型 2.2 前向分佈算法 3、系列算法 3.1 AdaBoost 算法 1、概述 \quad \quad Boosting是一種用來提高弱分類算法準確度的方法（集成學習方法），通過反覆修改訓練數據的權值分佈，構建一系列基本分類器（弱分類器），並將這些基本分類器線性組合，構成一個強分類器。包括Adaboost算法、提升樹、GBDT算法。 強學

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