一、集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好 ...

　　Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本 ...

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 ...

获得一个精度较好的"强学习器"。 目前集成学习算法大多源于bagging、boosting、sta ...

集成分类器(ensemble)： 1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier) 　　其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，通过投票决定最终的分类结构 2.RandomForest ...

已迁移到我新博客，阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github：click me 一、实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集，数 ...

的作用"， 这样的思路， 反应在模型中，主要有两种思路：Bagging和Boosting 1. B ...

声明：本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱，并以matlab软件进行实验。 （1）在介绍Bagging和Boosting算法之前，首先要简单了解什么是集成学习？ 集成学习（Ensemble Learning）是目前 ...

本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。 随机森林在业内名气和使用范围都 ...