集成算法之boosting

集成方法
1. Parallel methods:
1. bagging
2. Random Forest
2. Sequence methods:
1. Adaboost
2. GBDT
3. XGBoost

Boosting集成方法

来源: 计算学习理论
定义: Boosting是一族方法的统称
特征: 让模型判断失败的样本在之后的训练中获得更多的关注; 反之给予更少的关注

Adaboost

关键:
1. 如何合理地更新训练集权重
2. 如何判断弱模型总体的话语权

转载于:https://www.cnblogs.com/ZhengPeng7/p/8708317.html

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