BOOSTING
R语言集成模型：提升树boosting、随机森林、约束最小二乘法加权平均模型融合分析时间序列数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24148 原文出处：拓端数据部落公众号 最近我们被要求撰写关于集成模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 特别是在经济学/计量经济学中，建模者不相信他们的模型能反映现实。比如：收益率曲线并不遵循三因素的Nelson-Siegel模型，股票与其相关 ......
5.3 集成学习 - Boosting与AdaBoost
# 1 Boosting方法的基本思想 在集成学习的“弱分类器集成”领域，除了降低方差来降低整体泛化误差的装袋法Bagging，还有专注于**降低整体偏差**来降低泛化误差的提升法Boosting。相比起操作简单、大道至简的Bagging算法，Boosting算法在操作和原理上的难度都更大，但由于专 ......
FOSTER：Feature Boosting and Compression for Class-Incremental Learning论文阅读笔记
## 摘要 先前的类增量学习方法要么难以在稳定性-可塑性之间取得较好的平衡，要么会带来较大的计算/存储开销。受gradient boosting的启发，作者提出了一种新型的两阶段学习范式FOSTER，以逐步适应目标模型和先前的集合模型之间的残差，使得该模型能够自适应地学习新的类别。具体来说，作者首先 ......
常用的boosting算法
boosting算法有许多种具体算法，包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost 。 ada boosting 原始数据集 》 某种算法拟合，会 产生错误 》 根据上个模型预测结果，更新样本点权重（预测错误的结果权重增大） 》 再次使用模型进行预测 》重复上述过程，继续重 ......
Python进行多输出（多因变量）回归：集成学习梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING,GBR回归训练和预测可视化|附代码数据
原文链接： http://tecdat.cn/?p=25939 最近我们被客户要求撰写关于多输出（多因变量）回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在之前的文章中，我们研究了许多使用 多输出回归分析的方法。在本教程中，我们将学习如何使用梯度提升决策树GRADIENT BOOSTING REGRES ......
集成学习：Bagging & Boosting
核心思想 将多个弱分类器组装成一个强分类器 。 前置知识 Bias & Variance 定义： $ bias=\bar{f}(x) -y $，为模型的期望预测与真实值之间的差异。 $ variance=\mathbb{E}_{\mathcal{D} }[(f(x;\mathcal{D})-\bar ......