集成学习算法总结----Boosting和Bagging
集成学习 基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； （2）每个分类器的精度必须大于0.5； 如果使用的分类器没有差异，那么集成起来的分类 ...
原文：集成学习算法总结----Boosting和Bagging
集成学习概述 . 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 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是随机森林。 . 集成学习的主要思想集成学习的主要思想是利用一定的手段学习出多个分类器，而且这多个分类器要求是弱分 ...
2018-03-21 15:51 0 1099 推荐指数：
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