集成学习（ensemble learning）
集成学习，又称为“多分类器系统”（multi-classifier system）、“基于委员会的学习”（committee-based learning）等。基本的想法是结合多个学习器，获得比单一学习器泛化性能更好的学习器。 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致可分为两大类 ...
原文：【Supervised Learning】 集成学习Ensemble Learning & Boosting 算法（python实现）
零 Introduction .learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly 均匀随机地选择子集 apply some learning algorithm 解决第一个问题 ：Boosting 算法 不再随机选择样本，而是选择the samples we are not good at 寻找算法解决我们当下不知 ...
2018-02-22 20:39 0 2344 推荐指数：
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集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器 ...
集成学习(Ensemble learning)
摘要：本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇，主要介绍集成学习（Ensemble learning）的含义，在模型选择、训练数据过多或过少、数据融合及置信度估计等几方面的应用，同时介绍了集成学习的两个重要方面，即生成模型的算法，如bagging、boosting，以及组合模型 ...
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原文：https://herbertmj.wikispaces.com/stacking%E7%AE%97%E6%B3%95 stacked 产生方法是一种截然不同的组合多个模型的方法，它讲的是组合学习器的概念，但是使用的相对于bagging和boosting较少，它不像bagging ...
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