JavaShuo
欄目
標籤
Ensenble集成算法-Bagging,boosting,隨機森林
時間 2020-12-30
欄目
C&C++
简体版
原文
原文鏈接
概述 集成學習是指將若干弱分類器組合之後產生一個強分類器。 每個弱分類器的訓練樣本、特徵選擇和權重都不一樣,最終結果由弱分類器的結果投票產生。 由於各個弱分類器之間具有差異性,因此集成算法可解決過擬合問題。同時還能減少偏差和方差,提高分類結果。 自助聚合算法Bagging 採用有放回的方式隨機抽取部分樣本訓練弱分類器,重複K次。得到K個弱分類器。等權重投票。 隨機森林RF 思想與隨機森林類似,只是
>>阅读原文<<
相關文章
1.
集成算法(Bagging,隨機森林)
2.
集成學習中boosting、bagging、隨機森林算法的介紹
3.
集成學習算法之boosting、bagging和隨機森林算法原理
4.
隨機森林、bagging、boosting、adaboost、xgboost
5.
bagging、boosting、隨機森林、GBDT、xgboost
6.
bagging、boosting,adaboost,隨機森林和GBDT
7.
機器學習 —— 決策樹及其集成算法(Bagging、隨機森林、Boosting)
8.
集成學習(Boosting,Bagging和隨機森林)
9.
Machine Learning-L12-集成學習:Boosting/Bagging/隨機森林
10.
通俗理解集成學習boosting和bagging和隨機森林
更多相關文章...
•
計算機網絡由哪些硬件設備組成?
-
TCP/IP教程
•
Eclipse 生成jar包
-
Eclipse 教程
•
算法總結-廣度優先算法
•
算法總結-深度優先算法
相關標籤/搜索
森林
林森
bagging
boosting
隨機
森森
集成
算法隨記二
算法隨記五
C&C++
網站主機教程
MyBatis教程
PHP 7 新特性
算法
計算
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
ubantu 增加搜狗輸入法
2.
用實例講DynamicResource與StaticResource的區別
3.
firewall防火牆
4.
頁面開發之res://ieframe.dll/http_404.htm#問題處理
5.
[實踐通才]-Unity性能優化之Drawcalls入門
6.
中文文本錯誤糾正
7.
小A大B聊MFC:神奇的靜態文本控件--初識DC
8.
手扎20190521——bolg示例
9.
mud怎麼存東西到包_將MUD升級到Unity 5
10.
GMTC分享——當插件化遇到 Android P
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
集成算法(Bagging,隨機森林)
2.
集成學習中boosting、bagging、隨機森林算法的介紹
3.
集成學習算法之boosting、bagging和隨機森林算法原理
4.
隨機森林、bagging、boosting、adaboost、xgboost
5.
bagging、boosting、隨機森林、GBDT、xgboost
6.
bagging、boosting,adaboost,隨機森林和GBDT
7.
機器學習 —— 決策樹及其集成算法(Bagging、隨機森林、Boosting)
8.
集成學習(Boosting,Bagging和隨機森林)
9.
Machine Learning-L12-集成學習:Boosting/Bagging/隨機森林
10.
通俗理解集成學習boosting和bagging和隨機森林
>>更多相關文章<<