Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approxi mately Correct)学习模型。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型。Valiant和 Kearns提出了弱学习和强学习的概念 ,识别错误率小于1/2,也即准确率仅比随机猜测略高