集成学习之Adaboost算法原理小结
1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中，我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想，如下图： 从图中可以看出，Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱 ...
原文：集成学习原理小结
集成学习 ensemble learning 可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的 博采众长 。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 . 集成学习概述 从下图，我们可以对集 ...
2016-12-04 20:48 53 69093 推荐指数：
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