Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。 总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下 ...

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平 ...

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面：数据增强、特征工程等 模型层面：调参，模型融合 模型融合：通过融合多个不同的模型，可能提升机器学习的性能。这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用， 也 ...

一、KNN简述 KNN是比较经典的算法，也是是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。 KNN的核心思想很简单：离谁近就是谁。具体解释为如果一个实例在特征空间中的K个最相似（即特征空间中最近邻）的实例中的大多数属于某一个类别，则该实例也属于这个类别。 换个说法可能更好理解，比如一个一定范围 ...

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 ...

概述 前边我们讲了sort算法的原理，并且指出了它的不足--IDsw过大，为了解决该问题，17年时候sort算法的团队又提出了DeepSort算法。Deepsort在原来Sort算法的基础上，改进了以下内容： 使用级联匹配算法：针对每一个检测器都会分配一个跟踪器，每个跟踪器会设定一个 ...

目的：为了让训练效果更好 bagging：是一种并行的算法，训练多个分类器，取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法，根据前一次的结果，进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法，第一步使用多个算法求出结果，再将结果作为特征 ...

原理 假设有向图G=(V，E)采用邻接矩阵存储。设置一个二维数组A用于存放当前顶点之间的最短路径长度，分量A[i][j]表示当前顶点i -> j的最短路径长度。然后，每次添加一个顶点，同时对A的数组进行筛选优化，期间会产生k个A数组。Ak[i][j]数组代表着从考虑0 -> k的i ...