Boosting Ensemble: 机器学习中,Ensemble model除了Bagging以外,更常用的是Boosting.与Bagging不同,Boosting中各个模型是串行的.其思想是,后面的model,要从前面models的预测中结果中,试图将错误纠正.下面两张图可以看出二者的异同: 在第一个模型训练之前,各个Training Examples出现在本次训练中的概率相同:训练后的模型,如果在某些数据的预测上出现错误,则这些数据点出现在下个模型中的概率将会被提升,反之预测正确的数据点…