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【機器學習】常用集成算法介紹
時間 2021-01-09
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Ensemble learning 目的:讓機器學習效果更好,單個不行,羣毆走起 Bagging: 訓練多個分類器取平均 Bagging模型 全稱: bootstrap aggregation(說白了就是並行訓練一堆分類器) 最典型的代表就是隨機森林啦 隨機:數據採樣隨機,特徵選擇隨機 (由於二重隨機性,使得每個樹基本上都不會一樣,最終的結果也會不一樣,之所以要進行隨機,是要保證泛化能力,如果樹都
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