機器學習 - 算法 - 集成算法 - 分類 ( Bagging , Boosting , Stacking) 原理概述
Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 讓機器學習的效果更好, 量變引起質變 繼承算法是競賽與論文的神器, 注重結果的時候較為適用 集成算法 - 分類 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 訓練多個分類器取平 ...
原文：機器學習入門-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的：為了讓訓練效果更好 bagging：是一種並行的算法，訓練多個分類器，取最終結果的平均值 f x M fm x boosting: 是一種串行的算法，根據前一次的結果，進行加權來提高訓練效果 stacking 是一種堆疊算法，第一步使用多個算法求出結果，再將結果作為特征輸入到下一個算法中訓練出最終的預測結果 .Bagging：全程boostap aggregation 說白了是並行訓練一堆分 ...
2019-01-17 13:16 0 1573 推薦指數：
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