提升方法

提升方法 （ Boosting ） 是一種機器學習中的集成學習元啓發算法 ， 主要用來減小監督式學習中偏差並且也減小方差 ， 以及一系列將弱學習器轉換爲強學習器的機器學習算法 。 面對的問題是邁可 · 肯斯 （ Michael Kearns ） 和萊斯利 · 瓦利安特 ( Leslie Valiant ) 提出的 ： 一組 “ 弱學習者 ” 的集合能否生成一個 “ 強學習者 ” ？ 弱學習者一般是指一個分類器 ， 它的結果只比隨機分類好一點點 ； 強學習者指分類器的結果非常接近真值 。 Robert Schapire在1990年的一篇論文中對肯斯和瓦利安特的問題的肯定回答在機器學習和統計方面產生了重大影響 ， 最顯着的是導致了提升方法的發展 。