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 ...

　　Bagging和Boosting都是將已有的分類或回歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的分類器，更准確的說這是一種分類算法的組裝方法。即將弱分類器組裝成強分類器的方法。 首先介紹Bootstraping，即自助法：它是一種有放回的抽樣方法（可能抽到重復的樣本 ...

集成學習 集成學習通過構建並結合多個學習器來完成學習任務.只包含同種類型的個體學習器，這樣的集成是“同質”的；包含不同類型的個體學習器，這樣的集成是“異質”的.集成學習通過將多個學習器進行結合，常可 ...

獲得一個精度較好的"強學習器"。 目前集成學習算法大多源於bagging、boosting、sta ...

集成分類器(ensemble)： 1.bagging(ensemble.bagging.BaggingClassifier) 　　其原理是從現有數據中有放回抽取若干個樣本構建分類器，重復若干次建立若干個分類器進行投票，通過投票決定最終的分類結構 2.RandomForest ...

已遷移到我新博客，閱讀體驗更佳基於sklearn的分類器實戰 完整代碼實現見github：click me 一、實驗說明 1.1 任務描述 1.2 數據說明 一共有十個數據集，數 ...

的作用"， 這樣的思路， 反應在模型中，主要有兩種思路：Bagging和Boosting 1. B ...

聲明：本文用到的代碼均來自於PRTools(http://www.prtools.org)模式識別工具箱，並以matlab軟件進行實驗。 （1）在介紹Bagging和Boosting算法之前，首先要簡單了解什么是集成學習？ 集成學習（Ensemble Learning）是目前 ...

本文始發於個人公眾號：TechFlow，原創不易，求個關注 今天是機器學習專題的第26篇文章，我們一起聊聊另外一個集成學習模型，它就是大名鼎鼎的隨機森林。 隨機森林在業內名氣和使用范圍都 ...