談談模型融合之一 —— 集成學習與 AdaBoost
前言 前面的文章中介紹了決策樹以及其它一些算法，但是，會發現，有時候使用使用這些算法並不能達到特別好的效果。於是乎就有了集成學習（Ensemble Learning），通過構建多個學習器一起結合來完成具體的學習任務。這篇文章將介紹集成學習，以及其中的一種算法 AdaBoost。 集成學習 ...
原文：模型融合---Adaboost總結簡潔版
一 簡介 這個方法主要涉及到 個權重集合： 樣本的權重集合每個樣本都對應一個權重。 在構建第一個弱模型之前，所有的訓練樣本的權重是一樣的。第一個模型完成后，要加大那些被這個模型錯誤分類 分類問題 或者說預測真實差值較大 回歸問題 的樣本的權重。依次迭代，最終構建多個弱模型。每個弱模型所對應的訓練數據集樣本是一樣的，只是數據集中的樣本權重是不一樣的。弱模型的權重集合得到的每個弱模型都對應一個權重。精 ...
2019-06-14 17:36 0 422 推薦指數：
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