Ensemble learning（集成学习）
集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器 ...
原文：集成学习(Ensembling Learning)
集成学习 Ensembling Learning 标签 空格分隔 ： 机器学习 Adabost 对于一些弱分类器来说，如何通过组合方法构成一个强分类器。一般的思路是：改变训练数据的概率分布 权值分布 ，针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列的弱分类器，然后将他们组合起来，形成强分类器。 需要解决的问题有： 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布 如何将若分类器组合成一个强分类器。 已知数 ...
2016-07-05 14:11 2 1597 推荐指数：
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