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1、本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，并且从前向分布加法模型的角度解释AdaBoost，最后叙述提升方法更具体的事例——提升术（boosting tree）
2、AdaBoost算法是1995年由Freund和Schapire提出的，提升树是2000年由Friedman等人提出的
3、（开头几段内容来自《统计学习方法》）Adaboost算法基本原理 提升方法的基本思路 提升方法是基于这样一种思想：对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断，要比其中任何一个专家单独的判断好
4、通俗点说，就是”三个臭皮匠顶个诸葛亮”
5、Leslie Valiant 首先提出了“强可学习（strongly learnable）”和”弱可学习（weakly learnable）”的概念，并且指出：在概率近似正确（probably approximately correct, PAC）学习的框架中，一个概念（一个类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的，如果正确率不高，仅仅比随即猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的
6、 2010年的图灵奖给了L. Valiant，以表彰他的PAC理论
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