在集成學習原理小結中，我們講到了集成學習有兩個流派，一個是boosting派系，它的特點是各個弱學習器之間有依賴關系。另一種是bagging流派，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Bagging與隨機森林算法做一個總結。 　　　　隨機森林是集成學習中 ...

曾為培訓講師，由於涉及公司版權問題，現文章內容全部重寫，地址為https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相關更新 ...

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 ...

　　　　在集成學習原理小結中，我們講到了集成學習有兩個流派，一個是boosting派系，它的特點是各個弱學習器之間有依賴關系。另一種是bagging流派，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Bagging與隨機森林算法做一個總結。 　　　　隨機森林是集成學習中 ...

集成學習(Ensemble Larning)本身不是一個單獨的機器學習算法，是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務的思想。通常的集成學習的方法指的是同質個體學習器。同質個體學習器使用最多的模型是CART決策樹和神經網絡。按照個體學習器之間是否存在依賴關系可以分為兩類，第一個 ...

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 ...