1.模型
提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分布算法。以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boosting tree)。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉决策树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：
其中，表示决策树；为决策树的参数；M为树的个数
2.学习过程
回归问题提升树使用以下前向分布算法：
在前向分布算法的第m步，给定当前模型，需求解...
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2016-04-19 19:43:45
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转载地址：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树... ...
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2016-04-09 23:43:40
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要!重要~ 一、Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器（hypothese），构建一个更强大的分类器（hypothese），从而达到“三个臭皮匠赛过诸葛亮”的效... ...
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2016-04-04 16:14:03
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第8章提升方法
提升(boosting)方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。
基本思想：对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器(又称为基本分类器)...
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2016-03-30 13:17:45
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通常来说，我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性：完善特征工程（feature engineering）或是直接使用Boosting算法。通过大量数据科学竞赛的试炼，我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法，这是因为和其他方法相比，它在产生类似的结果时往往更加节约时间。 Boosting算 ...
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2016-03-30 01:32:32
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GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)算法参考：http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/24863289 理解机器学习算法：http://blog.csdn.net/dark_scope/article/de
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2016-02-22 22:13:11
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人脸识别的一些资源http://www.face-rec.org/algorithms/http://www.cs.colostate.edu/evalfacerec/algorithms5.htmlhttp://www.frvt.org/FRGC/www.boosting.org(currentl...
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2016-01-24 15:39:29
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在学习AdaBoosting和online Boosting, 最好有bagging和boosting基础，这样看起来比较会比较顺。有空再补上。AdaBoost 算法的主要思想之一就是在训练集上维护一套权重分布,初始化时 ,Adaboost 为训练集的每个训练例指定相同的权重 1/m。接着调用弱学习...
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2016-01-24 11:39:31
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androidstuido 使用gradle自己主动构建和编译。有时做少量改动编译须要等待时间过长，近期Erik Hellman编写的Boosting the performance for Gradle in your Android projects（ 译文 參考1）提到了此问题...
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2016-01-21 10:34:23
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版权声明： 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用，但请注明出处，如果有问题，请联系wheeleast@gmail.com前言： 本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然...
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2016-01-03 19:42:39
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