Ensemble learning（集成學習）
集成學習：是目前機器學習的一大熱門方向，所謂集成學習簡單理解就是指采用多個分類器對數據集進行預測，從而提高整體分類器的泛化能力。 我們在前面介紹了。所謂的機器學習就是通過某種學習方法在假設空間中找到一個足夠好的函數h逼近f，f是現實數據的分布函數模型，這個近似的函數就是分類器 ...
原文：集成學習(Ensembling Learning)
集成學習 Ensembling Learning 標簽 空格分隔 ： 機器學習 Adabost 對於一些弱分類器來說，如何通過組合方法構成一個強分類器。一般的思路是：改變訓練數據的概率分布 權值分布 ，針對不同的訓練數據分布調用弱學習算法學習一系列的弱分類器，然后將他們組合起來，形成強分類器。 需要解決的問題有： 在每一輪如何改變訓練數據的權值或概率分布 如何將若分類器組合成一個強分類器。 已知數 ...
2016-07-05 14:11 2 1597 推薦指數：
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