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：机器学习 - 算法 - 集成算法 - 分类 ( Bagging , Boosting , Stacking) 原理概述
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均, 并行的训练一堆的分类器 典例 随机森林 随机 输入 数据源采样随机 在原有数据上的进行 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数 ...
2019-09-23 20:26 0 347 推荐指数：
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