常用的模型集成方法介紹：bagging、boosting 、stacking
本文介紹了集成學習的各種概念，並給出了一些必要的關鍵信息，以便讀者能很好地理解和使用相關方法，並且能夠在有需要的時候設計出合適的解決方案。 本文將討論一些眾所周知的概念，如自助法、自助聚合（bagging）、隨機森林、提升法（boosting）、堆疊法（stacking）以及許多其它的基礎集成 ...
原文：【集成模型】Bootstrap Aggregating（Bagging）
思想 如下圖所示，Bagging Bootstrap Aggregating 的基本思想是，從訓練數據集中有返回的抽象m次形成m個子數據集 bootstrapping ，對於每一個子數據集訓練一個基礎分類器，最后將它們的結果綜合起來獲得最終輸出。 特點 Bagging需要不同的 獨立的 diverse independent 基礎模型，因此太過穩定的模型不適合這種集成方法，例如： KNN是穩定的 ...
2019-10-28 16:51 0 297 推薦指數：
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bootstrap, boosting, bagging 幾種方法的聯系
轉：http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 這兩天在看關於boosting算法時，看到一篇不錯的文章講bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介紹 ...