《统计学习方法》笔记八 提升方法

本系列笔记内容参考来源为李航《统计学习方法》

参考：

[转]Adaboost 算法的原理与推导

补充提升树内容

GBDT：梯度提升决策树

Boosting主要关注降低偏差，因此Boosting能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成，Bagging主要关注降低方差，因此它在不剪枝的决策树、神经网络等学习器上效用更加明显。

参考：

https://www.jianshu.com/p/005a4e6ac775

 

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