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：集成算法
table margin: auto 集成算法往往被称为三个臭皮匠，赛过一个诸葛亮，集成算法的起源是来自与PAC中的强可学习和弱可学习，如果类别决策边界可以被一个多项式表示，并且分类正确率高，那么就是强学习的，如果分类正确率不高，仅仅只是比随机猜测好一点，那么就是弱可学习，后来有人证明强可学习和弱可学习是等价的，那么弱可学习就可以提升为强可学习，集成就是其中一个方法。本文的代码都在我的github ...
2020-08-06 15:50 1 659 推荐指数：
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