【机器学习实战】第7章 集成方法 ensemble method
第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是对其他算法进行组合的一种形式。 通俗来说： 当做重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。 机器学习 ...
原文：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 并不能有助于把数据拟合的更准 那是减小 bias，要用 boosting 。 每次训练一个基础模型，都从 N 条训练数据中有放回的随机抽取出 bootstrapping N 条作为训练集 虽然一般 N N ，但 ...
2019-07-18 16:29 0 685 推荐指数：
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