python机器学习——boosting集成学习
boosting集成学习 boosting ：训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果。 通俗来说，对于基模型1，我们使用训练集 X 0 X_0 X0, Y 0 Y_0 Y0来训练，得到预测结果 Y 0 ^ \hat{Y_0} Y0^，然后我们将 Y 0 − Y 0
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