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 ...

转：http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时，看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍 ...

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， ...

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 ...

出门旅行，订酒店是必不可少的一个环节。住得干净、舒心对于每个出门在外的人来说都非常重要。 在线预订酒店让这件事更加方便。当用户在马蜂窝打开一家选中的酒店时，不同供应商提供的预订信息会形成一个聚合列表 ...

背景： 当前的热门算法中，除了神经网络在图像和文字、音频等领域大放异彩之外，集成学习中的xgboost,lightGBM,CatBoost也在kaggle等机器学习平台上成为了炙手可热的工具。 明确概念： 1、Boosting（提升） 2、Adaptive Boosting（自适应 ...