http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知 ...

Ensemble learning 中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的机器学习算法，而是将很多的机器学习算法结合在一起，我们把组成集成学习的算法叫做“个 ...

一.Stacking思想简介 Stacking的思想是一种有层次的融合模型，比如我们将用不同特征训练出来的三个GBDT模型进行融合时，我们会将三个GBDT作为基层模型，在其上在训练一个次学习器（通常为线性模型LR）,用于组织利用基学习器的答案，也就是将基层模型的答案作为输入，让次学习器学习 ...

本文介绍了集成学习的各种概念，并给出了一些必要的关键信息，以便读者能很好地理解和使用相关方法，并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案。 本文将讨论一些众所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、随机森林、提升法（boosting）、堆叠法（stacking）以及许多其它的基础集成 ...

stacking算法原理 1：对于Model1，将训练集D分为k份，对于每一份，用剩余数据集训练模型，然后预测出这一份的结果 2：重复上面步骤，直到每一份都预测出来。得到次级模型的训练集 3：得到k份测试集，平均后得到次级模型的测试集 4： 对于Model2、Model3 ...

0 - 思路 　　Stacking是许多集成方法的综合。其主要思路如下图所示，通过训练数据训练多个base learners（the first-level learners），这些learners的输出作为下一阶段meta-learners（the second-level learners ...

1. blending 需要得到各个模型结果集的权重，然后再线性组合。 2.stacking stacking的核心：在训练集上进行预测，从而构建更高层的学习器。 stacking训练过程: 1） 拆解训练集。将训练数据随机且大致均匀的拆为m份。 2）在拆解后的训练集 ...

当你的深度学习模型变得很多时，选一个确定的模型也是一个头痛的问题。或者你可以把他们都用起来，就进行模型融合。我主要使用stacking和blend方法。先把代码贴出来，大家可以看一下。 ...