集成學習之Adaboost算法原理小結
1. 回顧boosting算法的基本原理 在集成學習原理小結中，我們已經講到了boosting算法系列的基本思想，如下圖： 從圖中可以看出，Boosting算法的工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器1，根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓練樣本的權重，使得之前弱 ...
原文：集成學習原理小結
集成學習 ensemble learning 可以說是現在非常火爆的機器學習方法了。它本身不是一個單獨的機器學習算法，而是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務。也就是我們常說的 博采眾長 。集成學習可以用於分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有的機器學習領域都可以看到集成學習的身影。本文就對集成學習的原理做一個總結。 . 集成學習概述 從下圖，我們可以對集 ...
2016-12-04 20:48 53 69093 推薦指數：
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