集成學習與隨機森林（二）Bagging與Pasting
Bagging 與Pasting 我們之前提到過，其中一個獲取一組不同分類器的方法是使用完全不同的訓練算法。另一個方法是為每個預測器使用同樣的訓練算法，但是在訓練集的不同的隨機子集上進行訓練。在數據抽樣時，如果是從數據中重復抽樣（有放回），這種方法就叫bagging（bootstrap ...
原文：隨機森林之Bagging法
摘要：在隨機森林介紹中提到了Bagging方法,這里就具體的學習下bagging方法。 Bagging方法是一個統計重采樣的技術,它的基礎是Bootstrap。基本思想是：利用Bootstrap方法重采樣來生成多個版本的預測分類器,然后把這些分類器進行組合。通常情況下組合的分類器給出的結果比單一分類器的好,因為綜合了各個分類器的特點。之所以用可重復的隨機采樣技術Bootstrap,是因為進行重復的 ...
2013-11-20 17:50 0 2931 推薦指數：
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