集成学习(ensemble learning)干货系列(1)——集成学习概述
集成学习(ensemble learning)干货系列(2)——随机森林(Bagging)

Boosting基本原理

提升，Boosting是另一大类成熟的集成学习方法，在众多机器学习任务上取得了优异的成绩；其基本思想是是否可以将一个弱学习器，学习增强成一个强学习器（分类器）。 它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。
这里需要注意Bagiing和Boosting方法的不同之处：bagging方法的思想是通过同时学习很多个基学习器再通过某种集成方法（比如多数表决等）得到一个强分类器，这是可以并行学习的。而Boosting方法是希望我学习到的基学习器是互补的，也就是第二个基学习器要尽可能的在第一个基学习器表现不好的样本上表现的好，这可以看成是一个串行学习的过程。

Boosting的

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