7. 集成學習（Ensemble Learning）Stacking
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原文：Ensemble_learning 集成學習算法 stacking 算法
原文：https: herbertmj.wikispaces.com stacking E AE E B stacked 產生方法是一種截然不同的組合多個模型的方法，它講的是組合學習器的概念，但是使用的相對於bagging和boosting較少，它不像bagging和boosting，而是組合不同的模型，具體的過程如下： .划分訓練數據集為兩個不相交的集合。 . 在第一個集合上訓練多個學習器。 . ...
2015-12-16 17:54 0 37787 推薦指數：
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【Supervised Learning】 集成學習Ensemble Learning & Boosting 算法（python實現）
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集成學習（ensemble learning）
集成學習，又稱為“多分類器系統”（multi-classifier system）、“基於委員會的學習”（committee-based learning）等。基本的想法是結合多個學習器，獲得比單一學習器泛化性能更好的學習器。 根據個體學習器的生成方式，目前集成學習大致可分為兩大類 ...
Ensemble learning（集成學習）
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集成學習(Ensemble learning)
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機器學習入門-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的：為了讓訓練效果更好 bagging：是一種並行的算法，訓練多個分類器，取最終結果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一種串行的算法，根據前一次的結果，進行加權來提高訓練效果 stacking; 是一種堆疊算法，第一步使用多個算法求出結果，再將結果作為特征 ...
機器學習--集成學習（Ensemble Learning）
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