bagging和boosting的區別
bagging是從樣本集中抽樣出子訓練集，訓練處多個基模型，然后通過投票表決決定最重的越策結果；而boost是每一輪都是用的是同一個數據集，但是樣本的權重不同，訓練多個基分類器，最終將多個基分類器組合場強分類器。 bagging是又放回的抽樣，而boosting使用的是同一個 ...
原文：Boosting和Bagging
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 ，即個體學習器要有一定的 准確性 ，即學習器不能太壞，並且要有 多樣性 ，即學習器之間有差異。 根據個體學習器的生成方 ...
2017-04-03 00:26 0 1239 推薦指數：
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