周志华Boosting25年（一)

Boosting 25年

地址：https://www.bilibili.com/video/av28102016

导言：

集成学习Ensemble learning：多个学习器解决问题。
学习器可以同质，可以异质。
要求：个体尽可能精确，且差异大。

按照个体分：

数据挖掘领域很牛逼的KDD CUP被集成学习攻陷啦。

别的比赛也是这样，如Netflix比赛。

具体的展开部分可以去看书《Ensemble Methods Foundations and Algorithms》，作者是周老师。

AdaBoost：

优势在于1. 可以做精确的预测 2. 非常简单（十行代码）
现在应用很广泛，且有很好的理论支撑。