集成学习入门之soft voting classifier和hard voting classifier 集成学习 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，一般是先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来，有很多种形式，像是投票，概率比较等等，像是投票就是少数服从多数 生活中经 ...

投票法（voting）是集成学习里面针对分类问题的一种结合策略。基本思想是选择所有机器学习算法当中输出最多的那个类。 分类的机器学习算法输出有两种类型：一种是直接输出类标签，另外一种是输出类概率，使用前者进行投票叫做硬投票(Majority/Hard voting)，使用后者进行分类叫做软 ...

认识 集成学习(Ensemble Methods), 首先是一种思想, 而非某种模型, 是一种 "群体决策" 的思想, 即对某一特定问题, 用多个模型来进行训练. 像常见的单个模型, KNN, LR, 逻辑回归, 贝叶斯, SVM, 决策树, LDA, PCA ... 这些都是单个模型来训练 ...

集成学习（Ensemble Learning） 　　通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，在集成学习通过过个学习器进行结合，可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。 　　同质学习器和异质学习器。弱学习器：泛化性能略优于随机猜测的学习器， 　　集成学习中对个体学习器的要求是要有准确性和差异性 ...

于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学 ...

前言 看了好久书了，该总结一下了。如果有理解不到位的地方，欢迎批评。 摘要 1 个体与集成 集成学习通过结合多个学习器来完成学习任务，他的一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略结合起来。“个体学习器”通常由现有算法（如决策树算法、BP ...

背景 之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要在hard SVM上添加容错机制，使得可以 ...

一、集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想 ...