集成学习：是目前机器学习的一大热门方向，所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测，从而提高整体分类器的泛化能力。 我们在前面介绍了。所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f，f是现实数据的分布函数模型，这个近似的函数就是分类器 ...

摘要：本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇，主要介绍集成学习（Ensemble learning）的含义，在模型选择、训练数据过多或过少、数据融合及置信度估计等几方面的应用，同时介绍了集成学习的两个重要方面，即生成模型的算法，如bagging、boosting，以及组合模型 ...

集成学习，又称为“多分类器系统”（multi-classifier system）、“基于委员会的学习”（committee-based learning）等。基本的想法是结合多个学习器，获得比单一学习器泛化性能更好的学习器。 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习大致可分为两大类 ...

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 ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest） 4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest） 4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...

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