标签：stage 就是 tor efficient form ror 问题 mode forward
将多个弱的分类器合成为一个强分类器，且各分类器有关联
怎么得到各分类器呢，就是靠不断resample 和 reweighting你的training data 来形成一个新的数据：
（source：https://www.youtube.com/watch?v=tH9FH1DH5n0）
Idea of AdaBoost: training f2(x) on the new training set that fails f1(x)
AdaBoost with trees is also referred to as the “best off-the-shelf classifier in the world”.
Kearns and Valiant: Strongly learnable 还是 weakly learnable. 在概率近似正确(probably approximately correct, PAC)学习的框架中，一个概念(一个类)，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的。一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。
那么对于一个学习问题，若是找到“弱学习算法”（毕竟比较粗糙的分类规则很容易找到），那么就可以将弱学习方法变成“强学习算法” （组合这些弱分类）。So 如何提升 就可以用这个很经典的adaboost了
大部分的提升方法中两大问题：1）如何在每一轮改变训练数据的概率分布（也就是针对不同分布调用弱分类进行学习）；2）如何组合
Adaboost对应方案：1）首先学习初始化权值分布的训练数据 得到基本分类器并计算其在该轮的分类误差率及权值， 如果分类误差较小的 就降低ta们的权值，反之误差较大的权值就提高，更新权值分布，不断迭代，所谓分而治之 即误分类样本在下一轮学习中更起作用；2）加权多数表决，加大分类误差率小的弱分类器的权值 （基本分类器的线性组合构建最终分类器）：
首先是一个很general 的form:
这里 b 是一个基函数（也就是第m个弱分类器），r是基函数的参数，β为基函数的系数，最终的结果是所有学习器的weighted sum：
基本算法：
简而言之 coefficient and weight update from AdaBoost can be derived from Forward Stagewise Boosting using exponential loss function.
以分类树或回归树为基本分类器的提升方法,采用前向分布+加法模型
当然损失函数有时就很难求，所以有Freidman提出的 gradient boosting，即利用最速下降法的近似
Gradient Boosting method tries to fit the new predictor to the residual errors made by the previous predictor.
focused on computational speed and model performance
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原文地址：https://www.cnblogs.com/ms-jin/p/13278624.html
