【集成学习】Boosting策略典型算法原理
集成学习 集成学习是一种由多种弱学习器组合成强学习器的策略，主要分为3类：Boosting方法、Bagging方法、Stacking方法。 一、Boosting Boosting方法基于串行策略，新的学习器由旧的学习器生成。 代表算法有： AdaBoost 提升树BT 梯度提升树GBDT XGBoost Boosting算法要解决两个问题： Q1：如何改变样本数据的权值？ Q2：如何将弱分类器组合
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