机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的：为了让训练效果更好 bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法，第一步使用多个算法求出结果，再将结果作为特征 ...
原文：Kaggle机器学习之模型集成（stacking）
Stacking是用新的模型 次学习器 去学习怎么组合那些基学习器，它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合，那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活，它可以将学习器一层一层地堆砌起来。 根据上图分析一下stacking具体步骤： TrainingData进行 fold分割，正好生成 个 ...
2017-07-10 10:15 0 3051 推荐指数：
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