Boosting集成学习方法-----机器学习
Boosting 之前的博文中我们提到过Boosting集成学习方法是个体学习器串行的序列化方法，这种方式中个体学习器存在强依赖的关系。 该方法的工作机制：我们先从初始的训练集中训练出一个基学习器，然后根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此反复进行，直至基学习器数目达到了事先指定的值T，最后将
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