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 …
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 …
Boosting 和 Adaboost 的关系和区别是什么? - 知乎
Nov 20, 2015 · boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，采用了exponential loss function（其实就是用指数的权重），根据不同的loss function还可 …
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 …
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 …
请问 DML 中机器学习算法如何选择？ - 知乎
ML主要有三种方法，分别是Lasso、Boosting 和 random forest 。Lasso主要是解决线性模型的高维变量。Boosting主要解决欠平衡采样问题，如果样本比较偏，就用 boosting。random forest …
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 …
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 …
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 …
如果没有深度学习的崛起，现在会是SVM支持向量机的天下吗？
Jun 12, 2025 · 如果你让全世界只用SVM一种套路去解决所有感知类问题，那行业早烂了——或者又会被另一堆细分模型（比如Boosting、随机特征映射那一套）分掉蛋糕。 说实话，AI工程落 …