集成学习与随机森林（二）Bagging与Pasting
Bagging 与Pasting 我们之前提到过，其中一个获取一组不同分类器的方法是使用完全不同的训练算法。另一个方法是为每个预测器使用同样的训练算法，但是在训练集的不同的随机子集上进行训练。在数据抽样时，如果是从数据中重复抽样（有放回），这种方法就叫bagging（bootstrap ...
原文：随机森林之Bagging法
摘要：在随机森林介绍中提到了Bagging方法,这里就具体的学习下bagging方法。 Bagging方法是一个统计重采样的技术,它的基础是Bootstrap。基本思想是：利用Bootstrap方法重采样来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合。通常情况下组合的分类器给出的结果比单一分类器的好,因为综合了各个分类器的特点。之所以用可重复的随机采样技术Bootstrap,是因为进行重复的 ...
2013-11-20 17:50 0 2931 推荐指数：
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