Kaggle實戰之集成學習進行泰坦尼克預測比賽

1、集成學習淺談 集成算法利用統計學中的採樣原理訓練出數量龐大的模型再利用投票原則進行預測，正所謂三個臭皮匠頂的上一個諸葛亮，許多弱學習器集成起來能夠達到很好的效果。算法 集成學習算法主要分爲Bagging, Boosting, Stacking這幾種, 在Kaggle競賽中使用的十分普遍.機器學習 Bagging 隨機有放回採樣, 能夠並行訓練多個模型, 經常使用的隨機森林屬於Bagging的進

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