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【機器學習】--集成算法從初始到應用
時間 2021-01-12
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一、前述 集成思想就是讓很多個訓練器決定一個結果,目的:讓機器學習效果更好,單個不行,羣毆走起。 二、具體 1、概述 2、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 森林:很多個決策樹並行放在一起 構造樹模型: 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
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