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机器学习（五）：Bagging与Boosting

https://www.cs.rit.edu/~rlaz/prec20092/slides/Bagging_and_Boosting.pdf 
https://neilxu.gitbooks.io/mlnb/content/random_forests.html

  1. Bagging

    Bagging(Breiman, 1996) 通过训练许多基本分类器进行投票分类，每种基本分类器（如决策树，神经网络）通过投票的方式降低偏差增加方差。

    机器学习（五）：Bagging与Boosting_第1张图片

    假设我们的任务是使用训练数据学习一个模型，我们通过对训练数据进行采样划分为N个数据集，然后训练N个基本的分类器。

    机器学习（五）：Bagging与Boosting_第2张图片

    Q: 这些公式的含义？

  2. Boosting

Boosting(Freund & Shapire, 1996) 通过训练多个弱分类器，调整其权重并进行投票实现分类，如下图：

机器学习（五）：Bagging与Boosting_第3张图片

机器学习（五）：Bagging与Boosting_第4张图片

机器学习（五）：Bagging与Boosting_第5张图片

Q: boosting与margin之间有什么关系？

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