机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting

最新推荐文章于 2022-04-28 23:07:46 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/45025357
本文介绍了Boosting的基本思想和工作原理，通过不断优化权重分配来提升模型性能。接着，详细阐述了Gradient Boosting方法，它是Boosting的一种实现，通过损失函数的梯度下降策略来构建连续的弱学习器。文中强调，Gradient Boosting在每次迭代中沿着损失函数的梯度方向构建模型，以达到整体模型性能的提升。

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前言：

    本来上一章的结尾提到，准备写写线性分类的问题，文章都已经写得差不多了，但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器，可能会使用Random Forest来做，下了几篇论文看了看，简单的random forest还比较容易弄懂，复杂一点的还会与boosting等算法结合（参见iccv09），对于boosting也不甚了解，所以临时抱佛脚的看了看。说起boosting，

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