機器學習總結（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一種常用的統計學習方法，其實就是將多個弱學習器提升（boost）為一個強學習器的算法。其工作機制是通過一個弱學習算法，從初始訓練集中訓練出一個弱學習器，再根據弱學習器的表現對訓練樣本分布進行調整，使得先前弱學習器做錯的訓練樣本在后續受到更多的關注，然后基於調整后 ...
原文：機器學習算法總結(三)——集成學習(Adaboost、RandomForest)
集成學習概述 集成學習算法可以說是現在最火爆的機器學習算法，參加過Kaggle比賽的同學應該都領略過集成算法的強大。集成算法本身不是一個單獨的機器學習算法，而是通過將基於其他的機器學習算法構建多個學習器並集成到一起。集成算法可以分為同質集成和異質集成，同質集成是值集成算法中的個體學習器都是同一類型的學習器，比如都是決策樹 異質集成是集成算法中的個體學習器由不同類型的學習器組成的。 目前比較流行的 ...
2018-06-30 15:01 0 2456 推薦指數：
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