机器学习技法-Adaptive Boosting
大纲 上节课我们主要开始介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypothesis得到的 gt 集合起来，利用集体智慧得到更好的预测模型G。首先我们介绍了Blending，Blending是将已存在的所有 gt 结合起来，可以是uniformly，linearly，或者non-linearly组合形式。然后，我们讨论了在没有那么多gt的情况下，使用bootstrap方式，从已有数
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