Machine Learning Techniques 筆記：2-7 Blending and Bagging
如果只有一條橫線，或一條豎線，可能無法把data ooxx完美的分開，如果相結合，則可能會產生一個近似完美的折線。 PLA產生的一大堆線，投票後，可能會得到一個比較中庸的線，近似於SVM的最大margin。 可以將一堆簡單的組合起來，做一個比較複雜的東西。 bootstrapping: n 次有放回的抽樣，用於sample數量不足的場合。
相關文章
- 1. Machine Learning Techniques 筆記：2-10 Random Forest
- 2. Machine Learning Techniques 筆記：2-13 Deep Learning
- 3. Learning Machine Learning, Part 2: Algorithms and Techniques
- 4. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-6 Support Vector Regression
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-8 Ada Boosting
- 7. Machine Learning Techniques 筆記：2-12 Neural Network
- 8. Machine Learning Techniques 筆記：2-15 Matrix Factorization
- 9. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression
- 10. Machine Learning Techniques 筆記：2-9 Decision Tree
- 更多相關文章...
- • Docker Machine - Docker教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Machine Learning Techniques 筆記：2-10 Random Forest
- 2. Machine Learning Techniques 筆記：2-13 Deep Learning
- 3. Learning Machine Learning, Part 2: Algorithms and Techniques
- 4. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques
- 5. Machine Learning Techniques 筆記：2-6 Support Vector Regression
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-8 Ada Boosting
- 7. Machine Learning Techniques 筆記：2-12 Neural Network
- 8. Machine Learning Techniques 筆記：2-15 Matrix Factorization
- 9. Machine Learning Techniques 筆記：2-5 Kernel Logistics Regression
- 10. Machine Learning Techniques 筆記：2-9 Decision Tree