机器学习笔记18——集成学习系列——集成/提升（Boosting）方法原理以及系列算法

Boosting 方法 1、概述 2、原理 2.1 加法模型 2.2 前向分布算法 3、系列算法 3.1 AdaBoost 算法 1、概述 \quad \quad Boosting是一种用来提高弱分类算法准确度的方法（集成学习方法），通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器（弱分类器），并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器。包括Adaboost算法、提升树、GBDT算法。 强学

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