1、集成學習概述 1.1 集成學習概述 集成學習在機器學習算法中具有較高的准去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較復雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種：基於Boosting的和基於Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...

集成學習 基本思想：如果單個分類器表現的很好，那么為什么不適用多個分類器呢？ 通過集成學習可以提高整體的泛化能力，但是這種提高是有條件的： （1）分類器之間應該有差異性； （2）每個分類器的精度必須大於0.5； 如果使用的分類器沒有差異，那么集成起來的分類 ...

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 ...

的作用"， 這樣的思路， 反應在模型中，主要有兩種思路：Bagging和Boosting 1. B ...

[白話解析] 通俗解析集成學習之bagging，boosting & 隨機森林 0x00 摘要 本文將盡量使用通俗易懂的方式，盡可能不涉及數學公式，而是從整體的思路上來看，運用感性直覺的思考來解釋 集成學習。並且從名著中延伸了具體應用場景來幫助大家深入這個概念。 在機器學習過程中 ...

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Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 讓機器學習的效果更好, 量變引起質變 繼承算法是競賽與論文的神器, 注重結果的時候較為適用 集成算法 - 分類 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 訓練多個分類器取平 ...

集成學習（ensemble learning）通過構建並結合多個學習器來完成學習任務。集成學習通過將多個學習器進行結合，常可以獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。這對“弱學習器”尤為明顯，因此集成學習的很多理論研究都是針對弱學習器進行的。 要獲得好的集成，個體學習器應該“好而不同”，即個體學習器 ...