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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。
  • 做深度学习的台式机不断重启是什么原因？ - 知乎
    几个要点核实一下： 1 电源瓦数多少 2 机器学习框架用的是不是 Pytorch 之前忘记在哪里看到个issue讨论串，内容是关于深度学习模型训练中电脑重启现象的 楼里面大致是这么个意见： Pytorch调用CPU较多，导致CPU计算任务重； CPU计算任务重导致Intel Turbo boosting 功能启动； Turbo boosting 导致CPU功耗上升
  • 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。
  • oblivious tree在机器学习中有什么用？ - 知乎
    想必大家都已经很熟悉gradient boosting machine（GBM）和它的各种实现软件包——比如R中的gbm包，和已经在各种机器学习竞赛中成绩斐然的xgboost。
  • 哪里有标准的机器学习术语 (翻译)对照表？ - 知乎
    学习机器学习时的困惑，“认字不识字”。很多中文翻译的术语不知其意，如Pooling，似乎90%的书都翻译为“…
  • 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。
  • boosting - 知乎
    Boosting方法是强化弱分类的方法




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