集成学习—boosting和bagging异同
集成学习 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质”的；包含不同类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的.集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能. 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为 ...
原文：[Mechine Learning & Algorithm] 集成学习方法——Bagging和 Boosting
使用机器学习方法解决问题时，有较多模型可供选择。 一般的思路是先根据数据的特点，快速尝试某种模型，选定某种模型后， 再进行模型参数的选择 当然时间允许的话，可以对模型和参数进行双向选择 因为不同的模型具有不同的特点， 所以有时也会将多个模型进行组合，以发挥 三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用 ， 这样的思路， 反应在模型中，主要有两种思路：Bagging和Boosting . Bagging Bagg ...
2015-07-16 20:58 0 3721 推荐指数：
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