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機器學習方法總結(六):集成學習
時間 2020-07-04
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集成學習(Ensemble Learning) 1.集成學習的分類 Bagging:Bagging是由多個弱學習器集成起來的強學習器,但弱學習器之間沒有依賴關係,能夠並行生成,簡單來講就是每一個弱學習器學習數據的一部分特徵,而後測試的時候根據結合策略就能獲得一個數據整體特徵而後分類。Bagging是基於自助採樣法(bootstrap sampling):給定包含m個樣本的數據集,先隨機取出一個樣本
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