数据分布的不平衡性和数据特征的非线性增加了分类的困难，特别是难以识别不平衡数据中的少数类，从而影响整体的分类效果。针对该问题，结合KFDA（kernel Fisher discriminant analysis）能有效提取样本非线性特征的特性和集成学习中Boosting算法的思想，提出了KFDA-Boosting算法。为了验证该算法对不平衡数据分类的有效性和优越性，以G-mean值、少数类的查准率与查全率作为分类效果的评价指标，选取了UCI中10个数据集测试KFDA-Boosting算法性能，并与支持向量机等六种分类算法进行对比实验。结果表明，对于不平衡数据分类，尤其是对不平衡度较大或呈非线性特征的数据，相比于其他分类算法，KFDA-Boosting算法能有效地识别少数类，并且在整体上具有显著的分类效果和较好的稳定性。

"Boosting for Transfer"的C代码

Schapire的理论 定理：如果一个概念是弱可学习的，充要条件是它是强可学习的 这个定理证明是构造性的，派生了弱分类器的概念，即，比随机猜想稍好的分类器 这个定理说明： 多个弱分类器可以集成为一个强分类器 1990年，Schapire证明了一个关键定理，由此，奠定了集成机器学习的理论基础

配合博客统计学习笔记:提升方法(boosting)观看 https://blog.csdn.net/lagoon_lala/article/details/121336792

Pardoe的论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中的两阶段TrAdaBoost.R2算法 描述 这是Pardoe等人提出的基于Boost的回归任务转移学习算法（TwoStageTrAdaBoostR2）。 在论文“回归传递的提升（ICML 2010）”中。 程序TwoStageTrAdaBoostR2包含两个以scikit-learn风格编写的主要类，其结构如下： Stage2_TrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _stage2_adaboostR2 | predict TwoStageTrAdaBoostR2 | __init__ | fit | _twostage_adaboostR2 | _beta_binary_search | predict 第一类Stage2_TrAdaBoostR2是sklearn软件包中AdaBoostRe

集成学习Boosting和Bagging综述,非常好的参考资料，推荐

孕妇产后大出血是造成全球孕妇死亡的重要因素之一，在我国位居孕妇死亡原因首位，然而对产后出血的提前判定一直以来都是医学上一个难题.电子病历的普及，以及机器学习和深度学习技术的发展，为预知孕妇产后大出血提供了基于大数据的解决办法.本文提出利用孕妇的电子病历数据，构建基于LSTM和XGBoost的混合模型来预测孕妇产后大出血.实验结果表明，利用基于LSTM和XGBoost的混合模型对孕妇产后大出血进行预测是可行的，能够为医生判断孕妇产后出血情况提供参考，为孕妇分娩时是否需要备血方案提供决策支持，对降低产后大出血致死率具有积极意义.

装袋、提升和随机森林 在 Matlab 中实现的 Bagging、Boosting 和随机森林。 工具箱 使用以下工具箱： 37steps 制作的模式识别工具箱（PRTools）： ://www.37steps.com/prtools/ 科学论文 这些算法基于以下研究论文： 新提升算法的实验： : Forest-RK：一种新的随机森林诱导方法： : 在的课程中制作

NGBoost：用于概率预测的自然梯度提升 ngboost是一个Python库，实现了“自然梯度增强”，如。 它建立在，旨在针对适当的评分规则，分布和基础学习者的选择进行扩展和模块化。 在此可以对NGBoost的基本方法进行详尽的介绍。 安装 via pip pip install --upgrade ngboost via conda-forge conda install -c conda-forge ngboost 用法 波士顿住房数据集上的概率回归示例： from ngboost import NGBRegressor from sklearn . datasets import load_boston from sklearn . model_selection import train_test_split from sklearn . metrics import mean_squared_error X , Y = load_boston ( True ) X_train , X_test , Y_train , Y_test = train_test_split

提出了一种基于图像的陨石坑区域检测技术。首先，通过对原始图像进行Census变换并获取变换后的直方图；其次，利用主分量分析的方法对直方图空间进行降维压缩，并将压缩后的直方图作为特征向量，同时利用主分量分析的重构误差设定阈值构建第一层分类器；再次，基于Boosting原则对训练样本集进行选择，并利用支持向量机构建第二、三层分类器；最后，将测试样本依次送入这3层分类器确定该样本是否含有陨石坑。在实验过程中，通过对原始图像进行连续缩放，并遍历所有大小为20×20的子图像，以检测大小不一的陨石坑区域，并研究了虚警