機器學習入門-集成算法(bagging, boosting, stacking)
目的：為了讓訓練效果更好 bagging：是一種並行的算法，訓練多個分類器，取最終結果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一種串行的算法，根據前一次的結果，進行加權來提高訓練效果 stacking; 是一種堆疊算法，第一步使用多個算法求出結果，再將結果作為特征 ...
原文：機器學習：集成算法
table margin: auto 集成算法往往被稱為三個臭皮匠，賽過一個諸葛亮，集成算法的起源是來自與PAC中的強可學習和弱可學習，如果類別決策邊界可以被一個多項式表示，並且分類正確率高，那么就是強學習的，如果分類正確率不高，僅僅只是比隨機猜測好一點，那么就是弱可學習，后來有人證明強可學習和弱可學習是等價的，那么弱可學習就可以提升為強可學習，集成就是其中一個方法。本文的代碼都在我的github ...
2020-08-06 15:50 1 659 推薦指數：
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