常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking
本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。 本文将讨论一些众所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、随机森林、提升法（boosting）、堆叠法（stacking）以及许多其它的基础集成 ...
原文：以Random Forests和AdaBoost为例介绍下bagging和boosting方法
我们学过决策树 朴素贝叶斯 SVM K近邻等分类器算法，他们各有优缺点 自然的，我们可以将这些分类器组合起来成为一个性能更好的分类器，这种组合结果被称为 集成方法 ensemble method 或者 元算法 meta method 。使用集成算法时有多种形式： 不同算法的集成 同一种算法在不同设置下的集成 数据集不同部分分配 给不同分类器之后的集成 bagging 和boosting综述 bag ...
2017-07-21 17:24 0 1283 推荐指数：
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