Boosting 和 Adaboost 的关系和区别是什么? - 知乎
2015年11月20日 · boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的loss function还可以有其他算法，比如L2Boosting, logitboost... 还有adidas跑鞋上的boost很不错，脚感一流，可以一 …
基于树的adaboost和Gradient Tree Boosting区别？ - 知乎
谢邀。 直接参考Machine Learning：A Probabilistic Perspective（MLAPP）的16.4节——Boosting。 该节概括了几种常用的boosting方法，包括L2Boosting、Gradient Boosting、Adaboost、LogitBoost（黑体部分就是题目中提到的两种方法，至于weaker learner是不是用树，不是很重要），下表摘自MLAPP 14.6.1节
为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias? - 知乎
Boosting 则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代不断进行，误差会越来越小，所以模型的 bias 会不断降低。这种算法无法并行，例子比如 Adaptive Boosting. ===== 2015.2.23 修改： stochastic gradient boosting 可以并行
深入机器学习系列8－梯度提升树 - 知乎
2020年8月14日 · 1 Boosting Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。 这类算法的工作机制类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。
谁能通俗的讲讲Gradient Boost和Adaboost算法是啥？ - 知乎
本人正在进行机器学习的扫盲，粗略了解10大算法的原理，学到最后一个Gradient Boost和Adaboost算法，查到…
except和except for的区别是什么？ - 知乎
BBC的你问我答写的非常清楚了： 如果打不开，我复制如下： 虽然“except”和“except for”都表示“除去…之外”或“不包括”的意思，但并不能任意互换。
Nat Commun 是什么期刊？什么级别？和Nature什么关系？ - 知乎
谢邀，和Nature一样都是综合类期刊，也就是物理化学生物地学计算机都可以投。期刊开放获取，也就是作者要给期刊钱才能发表，而读者是不需要付费的，这样便于学(qi)术(kan)传(lao)播
决策树（ID3、C4.5、CART）的原理、Python实现、Sklearn可视化 …
2021年11月3日 · 决策树（Decision Tree，DT）是树模型系列的根基模型，后续的随机森林（RF）、提升树（Boosting Tree）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost都是在其基础上演化而来。
ISSN代表什么？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、 …