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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。
  • 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“…
  • 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。
  • 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
  • 集成算法中bagging、boosting和stacking有什么区别 . . . - 知乎
    13 1 集成学习算法原理详解，Bagging，Boosting及 随机森林。 本课程为40节SPSS Modeler 数据挖掘 从入门到精通系列课程，主题课程已经更新完毕，将持续更新新的技巧
  • 单目深度估计现在有哪些效果比较好的模型呢？ - 知乎
    背景 单目深度估计分为两个派系， metric depth estimation (度量深度估计，也称绝对深度估计) 和 relative depth estimation (相对深度估计)。 绝对深度估计： 估计物体 绝对物理单位的深度，即米。预测绝对深度的优点是在计算机视觉和机器人技术的许多 下游应用中具有实用价值，如建图、规划、导航、物体
  • 谁能通俗的讲讲Gradient Boost和Adaboost算法是啥？ - 知乎
    XGBoost全名：extreme gradient boosting，极端梯度提升树。 XGBoost对GBDT进行了优化和扩展，增加了损失函数的二阶导数信息，并添加了正则化项，并且做了一些工程实现上的优化措施。 3 2 目标函数的构造 XGBoost 和 GBDT 一样都是加法模型，其总体的形式依然如下：




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