集成學習與隨機森林（二）Bagging與Pasting
Bagging 與Pasting 我們之前提到過，其中一個獲取一組不同分類器的方法是使用完全不同的訓練算法。另一個方法是為每個預測器使用同樣的訓練算法，但是在訓練集的不同的隨機子集上進行訓練。在數據抽樣時，如果是從數據中重復抽樣（有放回），這種方法就叫bagging（bootstrap ...
原文：機器學習：集成學習（Bagging、Pasting）
一 集成學習算法的問題 可參考：模型集成 Enxemble 博主：獨孤呆博 思路：集成多個算法，讓不同的算法對同一組數據進行分析，得到結果，最終投票決定各個算法公認的最好的結果 弊端：雖然有很多機器學習的算法，但是從投票的角度看，仍然不夠多 如果想要有效果更好的投票結果，最好有更多的算法參與 概率論中稱大數定理 方案：創建更多的子模型，集成更多的子模型的意見 子模型之間要有差異，不能一致 二 如何 ...
2018-08-16 11:48 2 1070 推薦指數：
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