Boosting算法小结

Boosting简介（摘抄自http://blog.youkuaiyun.com/xiaowei_cqu/article/details/26094061）

分类中通常使用将多个弱分类器组合成强分类器进行分类的方法，统称为集成分类方法（Ensemble Method）。比较简单的如在Boosting之前出现Bagging的方法，首先从从整体样本集合中抽样采取不同的训练集训练弱分类器，然后使用多个弱分类器进行voting，最终的结果是分类器投票的优胜结果。这种简单的voting策略通常难以有很好的效果。直到后来的Boosting方法问世，组合弱分类器的威力才被发挥出来。Boosting意为加强、提升，也就是说将弱分类器提升为强分类器。而我们常听到的AdaBoost是Boosting发展到后来最为代表性的一类。所谓AdaBoost，即Adaptive Boosting，是指弱分类器根据学习的结果反馈Adaptively调整假设的错误率，所以也不需要任何的先验知识就可以自主训练。Breiman在他的论文里赞扬AdaBoost是最好的off-the-shelf方法。

（待续）