【机器学习实战】第7章 集成方法（随机森林和 AdaBoost）
第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说： 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。 机器学习 ...
原文：【机器学习实战】第7章 集成方法 ensemble method
第 章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method 元算法: meta algorithm 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说： 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。 机器学习处理问题时又何尝不是如此 这就是集成方法背后的思想。 集成方法： 投票选举 bagging: 自举汇聚法 bootstrap agg ...
2017-10-20 10:45 6 2191 推荐指数：
相关推荐
集成方法 Ensemble
一、bagging 用于基础模型复杂、容易过拟合的情况，用来减小 variance（比如决策树）。基础模型之间没有太多联系（相对于boosting来说），训练可以并行。但用 bagging 并不能有 ...
机器学习--集成学习（Ensemble Learning）
是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 集成方法是将几种机器学习技术 ...
深度学习的集成方法——Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks
本文主要参考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文。 1. 前言 神经网络具有很高的方差，不易复现出结果，而且模型的结果对初始化参数异常敏感。 使用集成模型可以有效降低神经网络的高方差（variance）。 2. ...
【机器学习实战】第1章 机器学习基础
第1章 机器学习基础 机器学习 概述 机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。 获取海量的数据 从海量数据中获取有用的信息 我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的意义。 机器学习 场景 机器学习已应用于多个领域，远远超出大多数人的想象 ...
【机器学习实战】第5章 Logistic回归
第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行 ...
【Python机器学习实战】决策树与集成学习（三）——集成学习（1）Bagging方法和提升树
前面介绍了决策树的相关原理和实现，其实集成学习并非是由决策树演变而来，之所以从决策树引申至集成学习是因为常见的一些集成学习算法与决策树有关比如随机森林、GBDT以及GBDT的升华版Xgboost都是以决策树为基础的集成学习方法，故将二者放在一起进行讨论。本节主要介绍关于集成学习的基本原理，后面 ...
《机器学习实战》学习笔记——第2章 KNN
一. KNN原理： 1. 有监督的学习 根据已知事例及其类标，对新的实例按照离他最近的K的邻居中出现频率最高的类别进行分类。伪代码如下： 1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离 2）按照距离从小到大排序 3）选取与当前点距离最小的k个点 4）确定这k个点所在类别 ...