1.主要内容
2.提升
(1)提升的概念
弱分类器与强分类器，若一个问题有弱分类器，则必有强分类器。弱分类器是指分类效果不怎么好的分类器，一般分类准确率在50-65%之间。
(2)提升算法
(3)提升算法推导
(4)梯度提升决策树GBDT
(5)XGBoost
注意：了解推导过程即可。只需记得公式。
(6)Adaboost(对样本数据给定权重)
应用案例：
3.总结
机器学习笔记11-----提升算法
原文：https://www.cnblogs.com/luckyplj/p/12683828.html
