Boosting算法原理与AdaBoostBoosting原理Boosting方法是使用同一组数据集进行反复学习得到的弱学习器来最终产生预测性能强大的学习器。 Boosting是通过不断减少偏差的形式来提高最终的预测效果，与之前介绍的Bagging有着本质的不同。Bagging是采用通过全样本抽样子集进行训练投票得出最终的预测，而Boosting是全样本训练优化。Bagging和Boosting的
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2024-07-15 06:06:49
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2024-08-02 07:59:31
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2024-05-18 19:21:40
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