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 ...
原文：集成學習(一)：概述
集成學習通過構建多個學習器然后進行某種方式的組合來達到學習的任務，通過集成學習可以增強模型的學習和泛化能力。下面總結以下集成學習的最基本概念。 .常用集成學習方法： . Bagging Bagging Bootstrap Aggregation 是一種最著名的並行式集成學習算法，其基本思想是對於訓練集做 M 次自助采樣 Bootstrap Sampling 得到 M 個采樣集，然后對每個采樣集進 ...
2019-10-14 23:10 0 385 推薦指數：
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