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 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，再将结果作为特征输入到下一个算法中训练出最终的预测结果 .Bagging：全程boostap aggregation 说白了是并行训练一堆分 ...
2019-01-17 13:16 0 1573 推荐指数：
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 ...
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集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个 ...
table { margin: auto } 集成算法往往被称为三个臭皮匠，赛过一个诸葛亮，集成算法的起源是来自与PAC中的强可学习和弱可学习，如果类别决策边界可以被一个多项式表示，并且分类正确率高，那么就是强学习的，如果分类正确率不高，仅仅只是比随机猜测好一点，那么就是弱可学习，后来有人证明强 ...
1、集成学习概述 1.1 集成学习概述 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...
集成学习 基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； （2）每个分类器的精度必须大于0.5； 如果使用的分类器没有差异，那么集成起来的分类 ...
一、集成学习算法的问题 可参考：模型集成（Enxemble） 博主：独孤呆博 思路：集成多个算法，让不同的算法对同一组数据进行分析，得到结果，最终投票决定各个算法公认的最好的结果； 弊端：虽然有很多机器学习的算法，但是从投票的角度看，仍然不够多；如果想要 ...
Stacking是用新的模型（次学习器）去学习怎么组合那些基学习器，它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合，那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活，它可以将学习器一层一层地堆砌 ...
