集成學習bagging、boosting、stacking實質以及理論分析
bagging實質：並行算法，多次有放回採樣，多個模型並行投票取平均等。模型之間沒有任何聯繫，對預測值採用少數服從多數原則。 boosting實質：串行算法，在前一個模型的基礎上進行權重更新，逐漸減少誤差。實質是分段函數，每一個串行分類器是對整個值域進行分段判斷，分段函數可以提高準確率。 stacking實質：並行預測生成新的數據特徵。在新的特徵上進行預測。 總結屬於原創，原理解釋轉載知乎大佬
相關文章
- 1. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 2. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 3. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 4. 集成學習之bagging、boosting、stacking
- 5. 集成學習（Ensemble Learning）-bagging-boosting-stacking
- 6. 集成學習-bagging及boosting
- 7. [機器學習]集成學習--bagging、boosting、stacking
- 8. 機器學習-->集成學習-->Bagging,Boosting,Stacking
- 9. 集成學習BOOSTING與Stacking
- 10. 集成學習（bagging與boosting）
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • Git 分支管理 - Git 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
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、 boosting、stacking
- 3. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 4. 集成學習之bagging、boosting、stacking
- 5. 集成學習（Ensemble Learning）-bagging-boosting-stacking
- 6. 集成學習-bagging及boosting
- 7. [機器學習]集成學習--bagging、boosting、stacking
- 8. 機器學習-->集成學習-->Bagging,Boosting,Stacking
- 9. 集成學習BOOSTING與Stacking
- 10. 集成學習（bagging與boosting）