chapter7 机器学习之元算法(adaboost)提高分类性能从原理到实现
【摘要】
前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参见iccv...
前言:
本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参见iccv09),对于boosting也不甚了解,所以临时抱佛脚的看了看。说起boosting,强哥之前实现过一套Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)算法,正好参考一下。
最近看的一些论文中发现了模型组
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