为什么没有人把 boosting 的思路应用在深度学习上？ - 知乎
（5）Boosting算法对于样本的异常值十分敏感，因为Boosting算法中每个分类器的输入都依赖于前一个分类器的分类结果，会导致误差呈指数级累积。 而用于深度学习模型训练的样本数量很 …
请问机器学习中bagging和boosting两种算法的区别是什么？ - 知乎
Boosting流程图 3.Bagging、Boosting二者之间的区别 3.1 样本选择上 Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 Boosting：每一轮的训练集 …
分类算法----决策树、Bagging, Boosting - 知乎
boosting 算法每次的抽样分布依赖于上一次的计算结果，增加错误分类的样本的权重，从而不断改进上一轮的结果，不断提升。 GBDT是以CART回归树为基分类器的boosting 集成算法，第j轮 …
为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias? - 知乎
是前n-1步得到的子模型的和。 因此boosting是在sequential地最小化损失函数，其bias自然逐步下降。 但由于是采取这种sequential、adaptive的策略，各子模型之间是强相关的，于是子模型 …
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 …
放大器gm-boosting+源退化电阻，小白求分析，gm是怎么变化的?
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 …
如何结合lightgbm和lstm，效果较好？ - 知乎
标题（学术版）：LightGBM与LSTM的结合策略在股票预测中的应用 标题（生动版）：当LightGBM遇上LSTM：股票预测的“双剑合璧” 摘要： 本文探讨了将LightGBM与LSTM结合应 …
集成学习笔记——（二）Boosting
2022年11月25日 · Boosting tree 以决策树为基学习器的Boosting称为提升树 (boosting tree)，决策树可以是分类树和回归树，一般采用二叉树。 对于分类问题，直接将基学习器设置成分类树 …
深入机器学习系列8－梯度提升树 - 知乎
Gradient-Boosted Tree | Teaching ML 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 …
做深度学习的台式机不断重启是什么原因？ - 知乎
2022年4月30日 · 几个要点核实一下： 1.电源瓦数多少 2.机器学习框架用的是不是 Pytorch 之前忘记在哪里看到个issue讨论串，内容是关于深度学习模型训练中电脑重启现象的 楼里面大致是 …