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- 为什么没有人把 boosting 的思路应用在深度学习上？ - 知乎
（5）Boosting算法对于样本的异常值十分敏感，因为Boosting算法中每个分类器的输入都依赖于前一个分类器的分类结果，会导致误差呈指数级累积。 而用于深度学习模型训练的样本数量很大并且容许一定程度的错误标注，会严重影响模型的性能。
- 请问机器学习中bagging和boosting两种算法的区别是什么？ - 知乎
Boosting流程图 3 Bagging、Boosting二者之间的区别 3 1 样本选择上 Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。 Boosting：每一轮的训练集不变，只是训练集中每个样例在分类器中的权重发生变化。
- boosting - 知乎
Boosting方法是强化弱分类的方法
- 深入机器学习系列8－梯度提升树 - 知乎
Gradient-Boosted Tree | Teaching ML 1 Boosting Boosting是一类将弱学习器提升为强学习器的算法。 这类算法的 工作机制 类似：先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注。
- 无痛理解Boosting：GBDT
为了找到通用的boosting方法，我们需要引入梯度提升的概念。 我们直接破釜沉舟，假设不知道要解决的任务是什么，只知道可以求导的目标函数 。 来看看能不能得到boosting的一般情况。 依旧假设前m-1个学习器是确定的，我们可以随意更改第m个学习器。
- 集成学习中bagging,boosting,blending,stacking这几个 . . . - 知乎
这四个概念都是集成学习中非常重要的概念,只不过侧重的方面有所不同 bagging boosting强调 抽取数据的策略 两者都采取随机有放回取样 (random sampling with replacement)的方式抽取数据,不同的是在bagging中,所有数据被抽到的概率相同;而在boosting中,每一轮被错误标记的数据会被增加权重,从而增加在下一轮
- 如何理解Google提出的Regularized Gradient Boosting算法？
Regularized Gradient Boosting（RGB）是NIPS 2019会议中Google的研究者提出的新GBDT算法。 相比传统的GBDT算法，RGB直接将模型的泛化误差上界加入到优化项中，并期望通过优化该上界得到更好的GBDT模型。
- 如何ensemble多个神经网络？ - 知乎
（图片来自 Bagging, boosting and stacking in machine learning，侵删） 方法主要有以下2种： 1 Bagging (bootstrap aggregating) ： 即再取样 (Bootstrap) ，在每个样本上训练出来的模型取平均，从而降低模型的 variance。 A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取 n 个训练样本。共进行k
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