Stacking是用新的模型（次學習器）去學習怎么組合那些基學習器，它的思想源自於Stacked Generalization這篇論文。如果把Bagging看作是多個基分類器的線性組合，那么Stacking就是多個基分類器的非線性組合。Stacking可以很靈活，它可以將學習器一層一層地堆砌 ...

Ensemble learning 中文名叫做集成學習，它並不是一個單獨的機器學習算法，而是將很多的機器學習算法結合在一起，我們把組成集成學習的算法叫做“個體學習器”。在集成學習器當中，個體學習器都相同，那么這些個體學習器可以叫做“基學習器 ...

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 ...

1. blending 需要得到各個模型結果集的權重，然后再線性組合。 2.stacking stacking的核心：在訓練集上進行預測，從而構建更高層的學習器。 stacking訓練過程: 1） 拆解訓練集。將訓練數據隨機且大致均勻的拆為m份。 2）在拆解后的訓練集 ...

當你的深度學習模型變得很多時，選一個確定的模型也是一個頭痛的問題。或者你可以把他們都用起來，就進行模型融合。我主要使用stacking和blend方法。先把代碼貼出來，大家可以看一下。 ...

一般提升模型效果從兩個大的方面入手 數據層面：數據增強、特征工程等 模型層面：調參，模型融合 模型融合：通過融合多個不同的模型，可能提升機器學習的性能。這一方法在各種機器學習比賽中廣泛應用， 也是在比賽的攻堅時刻沖刺Top的關鍵。而融合模型往往又可以從模型結果，模型自身，樣本集等不同的角度 ...

Boosting Boosting（原先稱為hypothesis boosting），指的是能夠將多個弱學習器結合在一起的任何集成方法。對於大部分boosting方法來說，它們常規的做法是：按順序訓練模型，每個模型都會嘗試修正它的前一個模型。Booting 方法有很多種，不過到現在為止最熱 ...

http://blog.csdn.net/willduan1/article/details/73618677 集成學習主要分為 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介紹stacking方法及其應用。但是在總結之前還是先回顧一下繼承學習。 這部分主要轉自知 ...