一、LightGBM简介： 所属：boosting迭代型、树类算法 适用范围：回归/分类/排序 LightGBM工具包：lightGBM英文文档 | lightGBM中文文档 论文链接 优点： 基于Histogram的决策树算法 带深度限制 ...

(英文)链接 论文链接 | 项目地址 | ppt 优点： 显示的把树模型复杂度作为正则项加 ...

一、Voting 模型融合其实也没有想象的那么高大上，从最简单的Voting说起，这也可以说是一种模型融合。假设对于一个二分类问题，有3个基础模型，那么就采取投票制的方法，投票多者确定为最终的分类。 二、Averaging 对于回归问题，一个简单直接的思路是取平均。稍稍改进的方法是进行加权 ...

本文包括常见的模型融合方法、代码链接、进阶的思路。 1.线性加权融合方法 从算法的角度来看，则最常用的是采用加权型的混合推荐技术，即将来自不同推荐算法生成的候选结果及结果的分数，进一步进行组合（Ensemble）加权，生成最终的推荐排序结果。 具体来看，比较原始的加权型的方法 ...

通过Unity动画状态机，能帮我们轻松处理转换各个动画片断，达到想要的效果，但是如果仅仅是一个个动画的硬生生的切换，那么看起来就非常突然，而不真实了，在质量要求比较高的游戏中，特别是动作游戏，我们就不能直接简单地用Translation连起来了，而应该使用动画融合树。 准备工作：一个人物模型 ...

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 ...

_ 模型融合方法学习总结 　　一般来说，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，比如在kaggle上的otto产品分类挑战赛①中取得冠军和亚军成绩的模型都是融合了1000+模型的“庞然大物”。 　　常见的集成学习&模型融合 ...