集成學習（bagging與boosting）
集成學習（bagging與boosting） 算法比較 方差與誤差 將多個弱學習器進行結合，從而得到比單一學習器顯著優越的泛化性能。 主要分爲bagging和boosting兩種集成方法。 算法比較 bagging：個體學習器之間不存在強依賴關係，可同時生成的並行化方法。 算法特徵：web 樣本選擇：從訓練集中進行有放回的均勻採樣，各輪訓練集之間是獨立的。 樣例權重：使用均勻取樣，每一個樣例的權重
相關文章
- 1. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 2. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 3. 集成學習boosting和bagging
- 4. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 5. 集成學習-bagging及boosting
- 6. 集成學習（bagging and boosting）
- 7. 集成學習之bagging和boosting
- 8. 集成學習整理：Boosting & Bagging
- 9. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 10. 集成學習之bagging、boosting、stacking
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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 與 boosting
- 2. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 3. 集成學習boosting和bagging
- 4. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 5. 集成學習-bagging及boosting
- 6. 集成學習（bagging and boosting）
- 7. 集成學習之bagging和boosting
- 8. 集成學習整理：Boosting & Bagging
- 9. 集成學習：對比 Boosting & Bagging、Stacking
- 10. 集成學習之bagging、boosting、stacking