2016年6月7日
Adaboost
摘要： 一.Boost模型融合： Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，如果一个问题存在弱分类器，则可以通过提升的办法得到强分类器，可以用于回归和分类问题。它每一步产生一个弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中；如果一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度 阅读全文
posted @ 2016-06-07 10:45 xmeo 阅读(203) 评论(0) 推荐(0) 编辑