【集成學習】Boosting策略典型算法原理
集成學習 集成學習是一種由多種弱學習器組合成強學習器的策略，主要分爲3類：Boosting方法、Bagging方法、Stacking方法。 一、Boosting Boosting方法基於串行策略，新的學習器由舊的學習器生成。 代表算法有： AdaBoost 提升樹BT 梯度提升樹GBDT XGBoost Boosting算法要解決兩個問題： Q1：如何改變樣本數據的權值？ Q2：如何將弱分類器組合
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