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boosting

2023-05-16

 

https://blog.csdn.net/qq547276542/article/details/78304454?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-OPENSEARCH-1.nonecase

可以看到样本会有权值，每个分类器也会有权值，而且误差越小的分类器权值越大，这样你就好理解了吧。

 

而且它的每个分类器不是并行同事存在的，而是时间顺序的，是依次的

所以周志华这么分类集成学习的嘛，现在就理解了为什么。

boosting是个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法（我感觉就是一个嘛，一个不断变变变依次变出多个）

bagging个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。

 

 

boosting本质我感觉就一个分类器在那反复训练，当然是偏差小，方差大些。拟合程度高些。

bagging是多个分类器，当然方差小嘛，普适性可能更好些。

感觉boosting和bagging所应对的不是一类问题，两种方法似乎有种辩证法般的对立关系。 

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