Bagging需要不同的/独立的（diverse/independent）基础模型，因此太过稳定的模型不适合 ...

一、信息论基础 树具有天然的分支结构。对于分类问题而言，决策树的思想是用节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到该节点下的子节点，并且要求各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，从而起到分类效果。 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定性。当一个节点 ...

信息增益是树模型,比如ID3算法用来寻早最优特征分割点的计算标准了解信息增益之前, 需要了解熵 熵 信息增益与熵(entropy)有关，在概率论中，熵是随机变量不确定性的度量，熵越大，随机变量的不确定性就越大；假设\(X\)是取有限个值的离散随机变量，其概率分布为： \[P(X=x_i ...

上一篇总结了bagging和boosting的区别以及相应的bagging算法，这篇总结boosting对应的算法 ADAboost Adaboost算法是boosting算法之一,会更多的关注上一次分类器误分的样本。训练时将样本初始赋一个权重，用这些样本训练一个基分类器，根据这个基分类器 ...

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 ...

集成学习 基本思想：如果单个分类器表现的很好，那么为什么不适用多个分类器呢？ 通过集成学习可以提高整体的泛化能力，但是这种提高是有条件的： （1）分类器之间应该有差异性； ...

Bagging与随机森林算法原理总结 在集成学习原理小结中，我们学习到了两个流派，一个是Boosting，它的特点是各个弱学习器之间存在依赖和关系，另一个是Bagging，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合，本文就对集成学习中的Bagging和随机森林做一个总结。 随机森林 ...

一：Bagging与随机森林 与Boosting族算法不同的是，Bagging和随机森林的个体学习器之间不存在强的依赖关系，可同时生成并行化的方法。 Bagging算法 bagging的算法过程如下： 1：从原始样本集中使用Bootstraping自助采样的方法随机抽取n个训练样本，共进 ...