集成方法 Ensemble
一、bagging 用于基础模型复杂、容易过拟合的情况，用来减小 variance（比如决策树）。基础模型之间没有太多联系（相对于boosting来说），训练可以并行。但用 bagging 并不能有 ...
原文：深度学习的集成方法——Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks
本文主要参考Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks一文。 . 前言 神经网络具有很高的方差，不易复现出结果，而且模型的结果对初始化参数异常敏感。 使用集成模型可以有效降低神经网络的高方差 variance 。 . 使用集成模型降低方差 训练多个模型，并将预测结果结合到一起，能够降低方差。 多模型集成能起到作用的前提是，每个模型有自己的特 ...
2018-12-19 17:55 0 3745 推荐指数：
相关推荐
Neural Networks and Deep Learning(神经网络与深度学习) - 学习笔记
catalogue 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题，我们先从一个我们熟悉的场景开始说起，电子电路的设计 如上图所示，在实践中，在解决线路设计问题(或者大多数其他算法问题)时，我们通常先考虑如何解决子问题，然后逐步地集成这些子 ...
深度神经网络多任务学习(Multi-Task Learning in Deep Neural Networks)
助辅助任务来改善原任务模型。 两种深度学习 MTL 方法 1、参数硬（hard）共享 在实际应用中， ...
集成学习（ensemble learning）
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 ...
Ensemble learning（集成学习）
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 ...
集成学习(Ensemble learning)
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 ...
机器学习001 deeplearning.ai 深度学习课程 Neural Networks and Deep Learning 第一周总结
Deep Learning Specialization 吴恩达老师最近在coursera上联合deeplearning.ai 推出了有关深度学习的一系列课程，相对于之前的machine learning课程，这次的课程更加实用，作业语言也有matlab改为了python从而更加贴合目前的趋势 ...
[译]深度神经网络的多任务学习概览(An Overview of Multi-task Learning in Deep Neural Networks)
译自：http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中，我们通常关心优化某一特定指标，不管这个指标是一个标准值，还是企业KPI。为了达到这个目标，我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后，我们通过精细调参，来改进模型直至 ...