[白話解析] 通俗解析集成學習之bagging，boosting & 隨機森林
[白話解析] 通俗解析集成學習之bagging，boosting & 隨機森林 0x00 摘要 本文將盡量使用通俗易懂的方式，盡可能不涉及數學公式，而是從整體的思路上來看，運用感性直覺的思考來解釋 集成學習。並且從名著中延伸了具體應用場景來幫助大家深入這個概念。 在機器學習過程中 ...
原文：集成學習與隨機森林（四）Boosting與Stacking
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門的是AdaBoost Adaptive Boosting的簡稱 和Gradient Boosting。我們首 ...
2020-03-24 20:40 0 795 推薦指數：
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