Question

boosting算法 怎么运用在分类器中

Answer 1

详细解释下，boosting中最基本的是adaboost，你要是弄清楚这个算法其他主要原理都差不多，只是实现手段或者说采用的数学公式不同。它是这样的：先对所有样本辅以一个抽样权重（一般开始的时候权重都一样即认为均匀分布），在此样本上训练一个分类器对样本分类，这样可以得到这个分类器的误差率，我们根据它的误差率赋以一个权重，大体是误差越大权重就越小，针对这次分错的样本我们增大它的抽样权重，这样训练的下一个分类器就会侧重这些分错的样本，然后有根据它的误差率又计算权重，就这样依次迭代，最后我们得到的强分类器就是多个弱分类器的加权和。我们可以看出性能好的分类器权重大一些，这就体现了boosting的精髓。

Answer 2

两种不同的集成算法，Bagging采用重复取样:boostrap 每个个体分类器所采用的训练样本都是从训练集中按等概率抽取的，因此Bagging的各子网能够很好的覆盖训练样本空间，从而有着良好的稳定性。
而Boosting注重分类错误的样本，将个体子网分类错误的训练样本的权重提高，降低分类错误的样本权重，并依据修改后的样本权重来生成新的训练样本空间并用来训练下一个个体分类器。然而，由于Boosting算法可能会将噪声样本或分类边界样本的权重过分累积，因此Boosting很不稳定，但其在通常情况下，其泛化能力是最理想的集成算法之一。
你得自己去查文献，别来这问，这没人做学术的，我也是偶尔看到你的提问。