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：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均, 並行的訓練一堆的分類器 典例 隨機森林 隨機 輸入 數據源采樣隨機 在原有數據上的進行 比例的有放回的數據取樣 數據量相同, 但是每個樹的樣本數 ...
2019-09-23 20:26 0 347 推薦指數：
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