機器學習面試總結(第三篇)

9、集成學習大致分類?通俗理解怎樣才能提高集成學習的性能? 10、Booststrap sampling需要解決的問題?Booststrap sampling的思想?Bagging的基本思想?從偏差方差角度解釋bagging? 11、隨機森林RandomForest的思想?RF與bagging的不同? 12、常用的集成方法?Stacking的思想? 13、個體學習器的多樣性增強,可以從哪幾個方面考
相關文章
相關標籤/搜索