http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成學習主要分為 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介紹stacking方法及其應用。但是在總結之前還是先回顧一下繼承學習。 這部分主要轉自知 ...

Ensemble learning 中文名叫做集成學習，它並不是一個單獨的機器學習算法，而是將很多的機器學習算法結合在一起，我們把組成集成學習的算法叫做“個 ...

一.Stacking思想簡介 Stacking的思想是一種有層次的融合模型，比如我們將用不同特征訓練出來的三個GBDT模型進行融合時，我們會將三個GBDT作為基層模型，在其上在訓練一個次學習器（通常為線性模型LR）,用於組織利用基學習器的答案，也就是將基層模型的答案作為輸入，讓次學習器學習 ...

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 ...

stacking算法原理 1：對於Model1，將訓練集D分為k份，對於每一份，用剩余數據集訓練模型，然后預測出這一份的結果 2：重復上面步驟，直到每一份都預測出來。得到次級模型的訓練集 3：得到k份測試集，平均后得到次級模型的測試集 4： 對於Model2、Model3 ...

0 - 思路 　　Stacking是許多集成方法的綜合。其主要思路如下圖所示，通過訓練數據訓練多個base learners（the first-level learners），這些learners的輸出作為下一階段meta-learners（the second-level learners ...

1. blending 需要得到各個模型結果集的權重，然后再線性組合。 2.stacking stacking的核心：在訓練集上進行預測，從而構建更高層的學習器。 stacking訓練過程: 1） 拆解訓練集。將訓練數據隨機且大致均勻的拆為m份。 2）在拆解后的訓練集 ...

當你的深度學習模型變得很多時，選一個確定的模型也是一個頭痛的問題。或者你可以把他們都用起來，就進行模型融合。我主要使用stacking和blend方法。先把代碼貼出來，大家可以看一下。 ...