AI 词汇表
人工智能完整词典
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加权方案
在boosting中为学习实例和模型分配权重的机制，其中每次迭代中被错误分类的实例的权重会增加。
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序列学习
一种学习范式，其中每个模型按顺序训练，考虑先前模型的性能以纠正它们的系统性错误。
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残差拟合
梯度提升技术，其中每个新模型被训练来预测前一个集成模型的残差（误差），而不是原始目标。
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树提升
提升的具体应用，使用决策树作为弱学习器，特别适用于非线性的回归和分类问题。
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提升中的正则化
一组技术（收缩、子采样、L1/L2惩罚）控制提升模型的复杂性，以防止过拟合并提高泛化能力。
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损失函数优化
数学过程，迭代最小化特定损失函数（指数、逻辑、Huber）以指导提升模型的序列学习。
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袋外估计
评估提升模型的方法，使用在随机子采样中未选择的实例作为内部验证集。
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