前言 看了好久書了，該總結一下了。如果有理解不到位的地方，歡迎批評。 摘要 1 個體與集成 集成學習通過結合多個學習器來完成學習任務，他的一般結構是：先產生一組“個體學習器”，再用某種策略結合起來。“個體學習器”通常由現有算法（如決策樹算法、BP ...

集成學習（Ensemble Learning） 　　通過構建並結合多個學習器來完成學習任務，在集成學習通過過個學習器進行結合，可以獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。 　　同質學習器和異質學習器。弱學習器：泛化性能略優於隨機猜測的學習器， 　　集成學習中對個體學習器的要求是要有准確性和差異性 ...

於分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有的機器學習領域都可以看到集成學 ...

一、集成學習法 在機器學習的有監督學習算法中，我們的目標是學習出一個穩定的且在各個方面表現都較好的模型，但實際情況往往不這么理想，有時我們只能得到多個有偏好的模型（弱監督模型，在某些方面表現的比較好）。集成學習就是組合這里的多個弱監督模型以期得到一個更好更全面的強監督模型，集成學習潛在的思想 ...

一、集成學習算法的問題 可參考：模型集成（Enxemble） 博主：獨孤呆博 思路：集成多個算法，讓不同的算法對同一組數據進行分析，得到結果，最終投票決定各個算法公認的最好的結果； 弊端：雖然有很多機器學習的算法，但是從投票的角度看，仍然不夠多；如果想要 ...

集成學習 目錄： 個體和集成 Boosting Bagging與隨機森林 Bagging 隨機森林 綜合策略 平均法 投票法 學習法 多樣性 誤差-分歧分解 ...

過擬合是什么呢？ 過擬合簡單來說就是模型是由訓練數據集得來的，得到的模型只針對訓練集有更好的預測效果，對於未知的數據集預測效果很差。這其實是由於訓練過程中，模型過於偏向於訓練數據集，導致模型對訓練數據集的擬合效果很好，導致模型失去了泛化能力。 模型的泛化能力即指模型對於未知數據的預測 ...

隨着機器學習領域不斷發展，對於處理機器學習的團隊來說，在1台機器上訓練1個模型已經有些難以為繼，並且現在業界的共識是機器學習已經不僅僅是簡單的模型訓練。 在模型訓練之前、過程中和之后，需要進行許多活動，對於要生成自己的ML模型的團隊來說尤其如此。下圖常常被引用來說明此類情況： 對於許多團隊 ...