常用的模型集成方法介紹：bagging、boosting 、stacking
本文介紹了集成學習的各種概念，並給出了一些必要的關鍵信息，以便讀者能很好地理解和使用相關方法，並且能夠在有需要的時候設計出合適的解決方案。 本文將討論一些眾所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、隨機森林、提升法（boosting）、堆疊法（stacking）以及許多其它的基礎集成 ...
原文：以Random Forests和AdaBoost為例介紹下bagging和boosting方法
我們學過決策樹 朴素貝葉斯 SVM K近鄰等分類器算法，他們各有優缺點 自然的，我們可以將這些分類器組合起來成為一個性能更好的分類器，這種組合結果被稱為 集成方法 ensemble method 或者 元算法 meta method 。使用集成算法時有多種形式： 不同算法的集成 同一種算法在不同設置下的集成 數據集不同部分分配 給不同分類器之后的集成 bagging 和boosting綜述 bag ...
2017-07-21 17:24 0 1283 推薦指數：
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