集成學習（ensemble learning）
集成學習，又稱為“多分類器系統”（multi-classifier system）、“基於委員會的學習”（committee-based learning）等。基本的想法是結合多個學習器，獲得比單一學習器泛化性能更好的學習器。 根據個體學習器的生成方式，目前集成學習大致可分為兩大類 ...
原文：集成學習(Ensemble learning)
摘要：本文是理解adaboost算法與xgboost算法的前奏篇，主要介紹集成學習 Ensemble learning 的含義，在模型選擇 訓練數據過多或過少 數據融合及置信度估計等幾方面的應用，同時介紹了集成學習的兩個重要方面，即生成模型的算法，如bagging boosting，以及組合模型結果的方法，如平均 投票等。對后續理解adaboost算法與xgboost算法起到了很好的鋪墊。同時，非 ...
2019-08-06 11:35 0 542 推薦指數：
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