集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
Gradient Boosting的一般算法流程 初始化： \(f_0(x) = \mathop{\arg\min}\limits_\gamma \sum\limits_{i=1}^N L(y_i, \gamma)\) for m=1 to M: (a) 計算負梯度 ...
原文：機器學習：集成學習（Ada Boosting 和 Gradient Boosting）
一 集成學習的思路 共 種思路： Bagging：獨立的集成多個模型，每個模型有一定的差異，最終綜合有差異的模型的結果，獲得學習的最終的結果 Boosting 增強集成學習 ：集成多個模型，每個模型都在嘗試增強 Boosting 整體的效果 Stacking 堆疊 ：集成 k 個模型，得到 k 個預測結果，將 k 個預測結果再傳給一個新的算法，得到的結果為集成系統最終的預測結果 二 增強集成學習 ...
2018-08-16 22:55 0 2130 推薦指數：
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