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- 请问机器学习中bagging和boosting两种算法的区别是什么？ - 知乎
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。 而权值是根据上一轮的分类结果进行调整。
- 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。
- 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。
- 为什么说bagging是减少variance，而boosting是减少bias? - 知乎
是前n-1步得到的子模型的和。 因此boosting是在sequential地最小化损失函数，其bias自然逐步下降。 但由于是采取这种sequential、adaptive的策略，各子模型之间是强相关的，于是子模型之和并不能显著降低variance。 所以说boosting主要还是靠降低bias来提升预测精度。
- R语言机器学习实战系列教程 - 知乎
R语言机器学习算法实战系列（一）XGBoost算法+SHAP值（eXtreme Gradient Boosting） R语言机器学习算法实战系列（二） SVM算法+重要性得分（Support Vector Machine） R语言机器学习算法实战系列（三）lightGBM算法+SHAP值（Light Gradient Bo …
- adaboost为什么不容易过拟合呢？ - 知乎
然而根据这一理论，Breiman设计了另一种Boosting算法arc-gv，最小训练Margin更小了，但实验效果比AdaBoost差了很多。 于是乎Breiman的结论是，这个用训练Margin来刻画泛化错误整个就是不对的。 大家都傻眼了，AdaBoost不容易过拟合的问题无解了。 7年之后。 。。
- 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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