摘要：
在统计学和机器学习中，ensemble methods(集成学习方法）使用多个学习算法来获取更好的预测表现相比组成他的所有学习方法。 一个机器学习的集成方法通常指一个具体的有限的替代模型集合，但通常允许更加灵活的数据结构存在 监督学习(Supervised learning)算法通常被描述为探索一个 阅读全文
摘要：
Gradient boostin是一个机器学习技术，可以用来分类和线性回归。通过集成一些弱的预测模型来生成一个预测模型。通常是决策树。 它像其他boosting方法一样通过阶段性的建立模型。它允许对可微的损失函数的优化。 阅读全文