h(x)弱分类器H(x)强分类器
输入：分类训练数据集
输出：最终的分类器G(X)
（1）初始化权值分布
（2）对m个弱分类器m=1,2,...m
a在权值Dm的分布下训练数据集，得到弱分类器，Gm(x):X→{-1，+1}
b.计算Gm的训练误差
c.计算Gm的系数
d.更新训练数据集的权值分布：
Zm规范化因子
（3）构建弱分类器组合
最终分类器：
提升树模型
分类问题决策树是二叉分类树
回归问题决策树是回归树
决策树桩：
M表示树的个数，T表示树
前向分布算法：
确定初始提升树，f0(x)=0
第m步的模型：
通过经验风险极小化确定下一棵树的参数：
梯度提升算法
输入：分类训练数据集 输出：最终的分类器G(X) （1）初始化权值分布 （2）对m个弱分类器m=1,2,...m ...
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本文标题：【2018-10-01】提升方法
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