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 ...

一、信息論基礎 樹具有天然的分支結構。對於分類問題而言，決策樹的思想是用節點代表樣本集合，通過某些判定條件來對節點內的樣本進行分配，將它們划分到該節點下的子節點，並且要求各個子節點中類別的純度之和應高於該節點中的類別純度，從而起到分類效果。 節點純度反映的是節點樣本標簽的不確定性。當一個節點 ...

信息增益是樹模型,比如ID3算法用來尋早最優特征分割點的計算標准了解信息增益之前, 需要了解熵 熵 信息增益與熵(entropy)有關，在概率論中，熵是隨機變量不確定性的度量，熵越大，隨機變量的不確定性就越大；假設\(X\)是取有限個值的離散隨機變量，其概率分布為： \[P(X=x_i ...

上一篇總結了bagging和boosting的區別以及相應的bagging算法，這篇總結boosting對應的算法 ADAboost Adaboost算法是boosting算法之一,會更多的關注上一次分類器誤分的樣本。訓練時將樣本初始賦一個權重，用這些樣本訓練一個基分類器，根據這個基分類器 ...

1、集成學習概述 1.1 集成學習概述 集成學習在機器學習算法中具有較高的准去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較復雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種：基於Boosting的和基於Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要 ...

集成學習 基本思想：如果單個分類器表現的很好，那么為什么不適用多個分類器呢？ 通過集成學習可以提高整體的泛化能力，但是這種提高是有條件的： （1）分類器之間應該有差異性； ...

Bagging與隨機森林算法原理總結 在集成學習原理小結中，我們學習到了兩個流派，一個是Boosting，它的特點是各個弱學習器之間存在依賴和關系，另一個是Bagging，它的特點是各個弱學習器之間沒有依賴關系，可以並行擬合，本文就對集成學習中的Bagging和隨機森林做一個總結。 隨機森林 ...

一：Bagging與隨機森林 與Boosting族算法不同的是，Bagging和隨機森林的個體學習器之間不存在強的依賴關系，可同時生成並行化的方法。 Bagging算法 bagging的算法過程如下： 1：從原始樣本集中使用Bootstraping自助采樣的方法隨機抽取n個訓練樣本，共進 ...