集成学习算法总结----Boosting和Bagging
1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...
原文：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两大类，即个体学习器间存在强依赖关系 必须串行生成的序列化方法，以及个体学习器间不存在强依赖关系 可同时生成的 ...
2017-02-02 22:28 0 11574 推荐指数：
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Boosting和Bagging
集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这对“弱学习器”尤为明显，因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的。 要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”，即个体学习器 ...