【機器學習實戰】第7章 集成方法 ensemble method
第7章 集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method（元算法: meta algorithm） 概述 概念：是對其他算法進行組合的一種形式。 通俗來說： 當做重要決定時，大家可能都會考慮吸取多個專家而不只是一個人的意見。 機器學習 ...
原文：集成方法 Ensemble
一 bagging 用於基礎模型復雜 容易過擬合的情況，用來減小 variance 比如決策樹 。基礎模型之間沒有太多聯系 相對於boosting來說 ，訓練可以並行。但用 bagging 並不能有助於把數據擬合的更准 那是減小 bias，要用 boosting 。 每次訓練一個基礎模型，都從 N 條訓練數據中有放回的隨機抽取出 bootstrapping N 條作為訓練集 雖然一般 N N ，但 ...
2019-07-18 16:29 0 685 推薦指數：
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