Stacking是用新的模型（次学习器）去学习怎么组合那些基学习器，它的思想源自于Stacked Generalization这篇论文。如果把Bagging看作是多个基分类器的线性组合，那么Stacking就是多个基分类器的非线性组合。Stacking可以很灵活，它可以将学习器一层一层地堆砌 ...

Ensemble learning 中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的机器学习算法，而是将很多的机器学习算法结合在一起，我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中，个体学习器都相同，那么这些个体学习器可以叫做“基学习器 ...

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 ...

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 ...

当你的深度学习模型变得很多时，选一个确定的模型也是一个头痛的问题。或者你可以把他们都用起来，就进行模型融合。我主要使用stacking和blend方法。先把代码贴出来，大家可以看一下。 ...

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面：数据增强、特征工程等 模型层面：调参，模型融合 模型融合：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， 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键。而融合模型往往又可以从模型结果，模型自身，样本集等不同的角度 ...

Boosting Boosting（原先称为hypothesis boosting），指的是能够将多个弱学习器结合在一起的任何集成方法。对于大部分boosting方法来说，它们常规的做法是：按顺序训练模型，每个模型都会尝试修正它的前一个模型。Booting 方法有很多种，不过到现在为止最热 ...

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知 ...