Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合 为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 1）bootstr....
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2016-01-02 18:35:04
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转自：http://blog.csdn.net/baiduforum/article/details/6721749一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器....
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2015-12-20 20:39:28
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原文：https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法，它讲的是组合学习器的概念，但是使用的相对于bagging和boosting较少，它不像bagging和boostin...
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2015-12-16 18:53:13
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提升方法（boosting）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。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，....
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2015-12-04 14:45:46
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目前看到的比较全面的分类算法,总结的还不错. 主要分类方法介绍解决分类问题的方法很多[40-42] ，单一的分类方法主要包括：决策树、贝叶斯、人工神经网络、K-近邻、支持向量机和基于关联规则的分类等；另外还有用于组合单一分类方法的集成学习算法，如Bagging和Boosting等。 （1...
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2015-11-28 20:03:30
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http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856这两天在看关于boosting算法时，看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍，以下是搜索得...
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2015-10-23 22:45:16
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xgboost是一个boosting+decision trees的工具包，看微博上各种大牛都说效果很好，于是下载一个，使用了一下，安装步骤如下。 第一步，编译生成xgboost.exe（用于CLI）以及xgboost_wrapper.dll（用于python）。用vs打开xgboost-maste...
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2015-10-21 21:07:17
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http://www.cnblogs.com/joneswood/archive/2012/03/04/2379615.html1. 什么是Treelink Treelink是阿里集团内部的叫法，其学术上的名称是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树...
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2015-10-10 23:11:34
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Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法，这种方法通过构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。他是一种框架算法，主要是通过对样本集的操作获得样本子集，然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。
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2015-10-09 12:19:25
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俗话说的好，三个臭皮匠顶个诸葛亮。Boosting大概就是做这种事情，也可以理解是一个很牛的企业管理者，充分的利用底下员工的各种优点，合理发挥每个人的能量。简单的理解boosting就是把很多个不同的classifiers使用不同的权重组合起来成一个新的strong classifier进行分类工作...
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2015-09-02 23:22:13
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