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

  1. 来源: 计算学习理论
  2. 定义: Boosting是一族方法的统称
  3. 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

  1. 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

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