为什么没有人把 boosting 的思路应用在深度学习上？ - 知乎
2016年12月6日 · 原则上，boosting 的思想是通过弱分类器(如CART)的前向分步训练实现整体模型的优化，从而得到较高的分类准确率，这种思路之所以有效的原因是单个弱分类器对数据集总 …
请问机器学习中bagging和boosting两种算法的区别是什么？
Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。3.2 样例权重 Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 …
为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias? - 知乎
2017年3月8日 · 是前n-1步得到的子模型的和。因此boosting是在sequential地最小化损失函数，其bias自然逐步下降。但由于是采取这种sequential、adaptive的策略，各子模型之间是强相关 …
Boosting 和 Adaboost 的关系和区别是什么? - 知乎
2015年11月20日 · boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的loss function …
boosting算法中，除了adaboost以外，为什么都要进行残差的 ...
boosting的思路实际上和深度学习的curriculum learning（课程学习）是一致的。在深度学习里困难的样本对应的梯度更大，对应的loss函数更加不光滑，所以更难优化。用简单的样本构成 …
集成学习中bagging,boosting,blending,stacking这几个概念的 ...
2023年6月26日 · bagging/boosting强调抽取数据的策略.两者都采取随机有放回取样(random sampling with replacement)的方式抽取数据,不同的是在bagging中,所有数据被抽到的概率相同; …
基于树的adaboost和Gradient Tree Boosting区别？ - 知乎
2014年6月1日 · 直接参考Machine Learning：A Probabilistic Perspective（MLAPP）的16.4节——Boosting。 该节概括了几种常用的boosting方法，包括L2Boosting、 Gradient Boosting …
机器学习算法中GBDT与Adaboost的区别与联系是什么？ - 知乎
Boosting算法 Boosting算法特征如下：通过将一些表现效果一般（可能仅仅优于随机猜测）的模型通过特定方法进行组合来获得一个表现效果较好的模型。从抽象的角度来看，Boosting算法是 …
集成算法中bagging、boosting和stacking有什么区别？应该 ...
2019年12月9日 · boosting是提升方法，把弱学习器集成起来提升为一个强学习器，一般采用加性模型，可以简单理解为对数据学习一次后，对残差继续学习，不断学习下去，拟和得就越来越好
谁能通俗的讲讲Gradient Boost和Adaboost算法是啥？ - 知乎
2017年4月23日 · 在Boosting中，因为是串行集成，每个弱分类器之间是强相关的，所以它们预测的方差基本是不变的，但是每个弱分类器的错误和残差会作为下一个分类器的输入，是在不断 …