集成學習boosting和bagging
集成學習通過將多個學習器進行結合，常可獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。這對「弱學習器」尤爲明顯，因此集成學習的很多理論研究都是針對弱學習器進行的，而基學習器有時也被直接稱爲弱學習器。弱學習器指泛化性能略優於隨機猜測的學習器，例如在二分類問題上，精度略高於50%的分類器。個體學習器應該「好而不同」，即個體學習器性能不能太壞，且個體學習器之間要存在差異性。 根據個體學習器的生成方式，目前的集成學習
相關文章
- 1. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 2. 集成學習（bagging與boosting）
- 3. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 4. 集成學習-bagging及boosting
- 5. 集成學習（bagging and boosting）
- 6. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 7. 集成學習之bagging和boosting
- 8. 集成學習整理：Boosting & Bagging
- 9. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 10. 集成學習之bagging、boosting、stacking
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
相關標籤/搜索
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
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 2. 集成學習（bagging與boosting）
- 3. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 4. 集成學習-bagging及boosting
- 5. 集成學習（bagging and boosting）
- 6. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 7. 集成學習之bagging和boosting
- 8. 集成學習整理：Boosting & Bagging
- 9. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 10. 集成學習之bagging、boosting、stacking