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1、本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost,然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度,并且从前向分布加法模型的角度解释AdaBoost,最后叙述提升方法更具体的事例——提升术(boosting tree)
2、AdaBoost算法是1995年由Freund和Schapire提出的,提升树是2000年由Friedman等人提出的
3、(开头几段内容来自《统计学习方法》)Adaboost算法基本原理 提升方法的基本思路 提升方法是基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好
4、通俗点说,就是”三个臭皮匠顶个诸葛亮”
5、Leslie Valiant 首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和”弱可学习(weakly learnable)”的概念,并且指出:在概率近似正确(probably approximately correct, PAC)学习的框架中,一个概念(一个类),如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的,如果正确率不高,仅仅比随即猜测略好,那么就称这个概念是弱可学习的
6、 2010年的图灵奖给了L. Valiant,以表彰他的PAC理论
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