机器学习入门-集成算法(bagging, boosting, stacking)
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) = 1/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 ...
原文：常用的模型集成方法介绍：bagging、boosting 、stacking
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学习模型。 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰，我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们，希望这 ...
2019-05-21 22:52 1 1572 推荐指数：
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