摘要：一、概述 AdaBoost（Adaptive Boosting，自适应提升）是一种迭代式的集成学习算法，通过不断调整样本权重，提升弱学习器性能，最终集成为一个强学习器。它继承了 Boosting 的基本思想和关键机制，但在具体的实现中有着显著特点，成为具有一定特定性能和适用场景的集成学习算法。 二、 阅读全文

摘要：一、概述 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树）是集成学习中提升（Boosting）方法的典型代表。它以决策树（通常是 CART 树，即分类回归树）作为弱学习器，通过迭代的方式，不断拟合残差（回归任务）或负梯度（分类任务），逐步构建一系列决策树，最 阅读全文

摘要：Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。 一、Bagging 1.算法概述 Bagging（Bootstrap Aggregating）算法即自助聚合算法，是一种基于统计学习理论的集成学习算法，主要 阅读全文