[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林
[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释 集成学习。并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念。 在机器学习过程中 ...
原文：集成学习与随机森林（四）Boosting与Stacking
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门的是AdaBoost Adaptive Boosting的简称 和Gradient Boosting。我们首 ...
2020-03-24 20:40 0 795 推荐指数：
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