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) = 1/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 ...
原文：常用的模型集成方法介紹：bagging、boosting 、stacking
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學習模型。 為了使所有這些方法之間的聯系盡可能清晰，我們將嘗試在一個更廣闊和邏輯性更強的框架中呈現它們，希望這 ...
2019-05-21 22:52 1 1572 推薦指數：
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