2020年3月24日
集成学习与随机森林（四）Boosting与Stacking
摘要： Boosting Boosting（原先称为hypothesis boosting），指的是能够将多个弱学习器结合在一起的任何集成方法。对于大部分boosting方法来说，它们常规的做法是：按顺序训练模型，每个模型都会尝试修正它的前一个模型。Booting 方法有很多种，不过到现在为止最热门的是Ad 阅读全文
posted @ 2020-03-24 20:40 ZacksTang 阅读(1541) 评论(0) 推荐(0) 编辑