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还可以有其他算法，比如L2Boosting, logitboost... 还有adidas跑鞋上的boost很不错，脚感一流，可以一 …

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boosting从优化角度来看，是用forward-stagewise这种贪心法去最小化损失函数,由于采取的是串行优化的策略，各子模型之间是强相关的，于是子模型之和并不能显著降低variance。所以说boosting主要还是靠降低bias来提升预测精度。 参考

Boosting 则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代不断进行，误差会越来越小，所以模型的 bias 会不断降低。这种算法无法并行，例子比如 Adaptive Boosting. ===== 2015.2.23 修改： stochastic gradient boosting 可以并行

梯度提升和AdaBoost是比较复杂的算法。要通俗，那只能抛开具体的数学不讲，找个日常生活的例子来类比了。

想要升级win11的友友们，如果拿不定主意可以先看看我这篇11月10号的测评。 PS：当时是刚一出来我就测评了一下，所有的体验仅属当时的个人观点，现在有很多bug已经修复了，大家理性看待，不喜划走.....

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算法是借助convex loss function在函数空间进行梯度下降的一类算法。

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谢邀。 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、Adaboost、LogitBoost（黑体部分就是题目中提到的两种方法，至于weaker learner是不是用树，不是很重要），下表摘自MLAPP 14.6.1节

2024年10月15日 · 目录 SVM简介 线性SVM算法原理 非线性SVM算法原理. SVM简介. 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性 …