机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法，其实就是将多个弱学习器提升（boost）为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法，从初始训练集中训练出一个弱学习器，再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后 ...
原文：机器学习算法总结(三)——集成学习(Adaboost、RandomForest)
集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器，比如都是决策树 异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的。 目前比较流行的 ...
2018-06-30 15:01 0 2456 推荐指数：
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