集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 计算负梯度 ...
原文：机器学习：集成学习（Ada Boosting 和 Gradient Boosting）
一 集成学习的思路 共 种思路： Bagging：独立的集成多个模型，每个模型有一定的差异，最终综合有差异的模型的结果，获得学习的最终的结果 Boosting 增强集成学习 ：集成多个模型，每个模型都在尝试增强 Boosting 整体的效果 Stacking 堆叠 ：集成 k 个模型，得到 k 个预测结果，将 k 个预测结果再传给一个新的算法，得到的结果为集成系统最终的预测结果 二 增强集成学习 ...
2018-08-16 22:55 0 2130 推荐指数：
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