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 ...

Bagging vs. Boosting Bagging和Boosting是树模型集成的两种典型方式。Bagging集成随机挑选样本和特征训练不同树，每棵树尽可能深，达到最高的精度。依靠小偏差收敛到理想的准确率。Boosting算法注重迭代构建一系列分类器, 每次分类都将上一次分错的样本的权重 ...

集成学习 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器，这样的集成是“同质”的；包含不同类型的个体学习器，这样的集成是“异质”的.集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能. 根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致可分为 ...

1. 集成学习（Ensemble Learning）原理 2. 集成学习（Ensemble Learning）Bagging 3. 集成学习（Ensemble Learning）随机森林（Random Forest） 4. 集成学习（Ensemble Learning）Adaboost ...

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 ...

Bagging 与Pasting 我们之前提到过，其中一个获取一组不同分类器的方法是使用完全不同的训练算法。另一个方法是为每个预测器使用同样的训练算法，但是在训练集的不同的随机子集上进行训练。在数据抽样时，如果是从数据中重复抽样（有放回），这种方法就叫bagging（bootstrap ...

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 ...

转：http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时，看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍 ...