机器学习（十一）——提升方法

集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务 集成学习方法大致可以分为两大类：a.个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成序列化方法——代表:Boosting；b.个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法——代表：Bagging和”随机森林“ 一、Boosting Boosting的工作机制类似：先从初始训练集训练出一个基学习器（算法+数据），再根据基学习器的表现对训练样本分布进行

>>阅读原文<<