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 ...
原文：Kaggle機器學習之模型集成（stacking）
Stacking是用新的模型 次學習器 去學習怎么組合那些基學習器，它的思想源自於Stacked Generalization這篇論文。如果把Bagging看作是多個基分類器的線性組合，那么Stacking就是多個基分類器的非線性組合。Stacking可以很靈活，它可以將學習器一層一層地堆砌起來。 根據上圖分析一下stacking具體步驟： TrainingData進行 fold分割，正好生成 個 ...
2017-07-10 10:15 0 3051 推薦指數：
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