1樓：大器不早成
提公升（Boosting）是一種常用的統計學習方法，在分類問題中，它通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器（一般是弱分類器），並將這些分類器線性組合，最終提高分類器的效能。而針對於這種提公升方法而言，需要回答兩個問題，一是在每一輪如何改變訓練樣本的權值或概率分布；二是如何將弱分類器組合成乙個強分類器摘自《統計學習方法》
2樓：若羽
通用的Boosting演算法：根據某個樣本分佈，訓練弱分類器，進行貪婪學習，得到最優化結果，訓練過程是序列序列的。
AdaBoost，按照周志華教授用英語寫作的《整合學習》的描述，一旦被錯分，必須重新更新權值，如果指數損失（Expoential Loss），分類錯誤（Classification Error）也將被最小化。
3樓：wps
Boosting 是一種將弱分離器組合起來形成強分類器的演算法框架。
一般而言，Boosting演算法有三個要素[1]：
1）函式模型：Boosting的函式模型是疊加型的，即；
2）目標函式：選定某種損失函式作為優化目標；
3）優化演算法：貪婪地逐步優化，即。
將上述框架中的選為決策樹，將選為指數損失函式，就可以得到AdaBoost演算法。也就是說AdaBoost是Boosting演算法框架中的一種實現。當然也有別的實現，比如LogitBoost演算法等。
參考文獻:[1]Additive Logistic Regression: a Statistical View of Boosting
4樓：
來自以前某門課自己的筆記片段… 這些都是boosting方法，adaboost是其中一類，adaptive boosting… 當然好像有的地方只認為第一列blending裡的東西才叫boosting，不過這個不重要吧。
5樓：zhan shi
boosting 是一種將弱分類器轉化為強分類器的方法統稱，而adaboost是其中的一種，採用了exponential loss function（其實就是用指數的權重），根據不同的loss function還可以有其他演算法，比如L2Boosting, logitboost...
還有adidas跑鞋上的boost很不錯，腳感一流，可以一試。
6樓：李五一
至於Boost我不確定你是指Boosting還是Boost，前者是步進類演算法的總稱，後者我不了解，應該是一種程式語言的庫。錯誤的地方請大家賜教。
so that和such that和too，to的區別？
風zz 1 so that 引導目的狀語從句。意思是 以便，為了 so 形容詞或副詞原形 that 引導結果狀語從句。意思是 如此 以致 此時可與too.to.互用。2 such a an 形容詞 名詞單數 that,或such 形容詞 不可數名詞或複數名詞 that 意思是 如此 以致 3 too...
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鶴映辰 假的！假的！假的！BLACKPINK成團加上練習生時期大概 將近十年的感情你跟我說她們不合？不合早就be了 DASISIANNIECYR jenlisa一起當的練習生我們看不到那段時光但是能一起承受痛苦的一定關係很好 D jenlisayyds 至於jen和rose應該比較business吧...
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ZooKeeper 是乙個註冊中心，採用類似資料夾目錄的方式儲存資料，儲存了已經啟動的服務的資訊，如ip 埠 介面 方法列表 版本號等，儲存成乙個URL。dubbo 是乙個分布式服務治理框架，它連線到 ZooKeeper 上查詢依賴的其他服務的資訊，然後和其他服務建立長連線。當你通過 dubbo 呼...