Machine Learning學習筆記（十四）集成學習（Boosting,Bagging,組合策略）
集成學習 在一些數據挖掘競賽中，後期我們需要對多個模型進行融合以提高效果時，常常會用到Bagging，Boosting，Stacking等這幾個框架算法。 集成學習在機器學習算法中具有較高的準確率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種：基於Boosting的和基於Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、後者的代表
相關文章
- 1. 集成學習（Ensemble Learning）（Boosting、Bagging和結合策略）
- 2. 集成學習（Ensemble Learning）-bagging-boosting-stacking
- 3. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 4. Machine Learning-L12-集成學習：Boosting/Bagging/隨機森林
- 5. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 6. 集成學習（bagging與boosting）
- 7. 集成學習boosting和bagging
- 8. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 9. 集成學習-bagging及boosting
- 10. 集成學習（bagging and boosting）
- 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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 集成學習（Ensemble Learning）（Boosting、Bagging和結合策略）
- 2. 集成學習（Ensemble Learning）-bagging-boosting-stacking
- 3. 集成學習-Bagging 與 boosting
- 4. Machine Learning-L12-集成學習：Boosting/Bagging/隨機森林
- 5. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 6. 集成學習（bagging與boosting）
- 7. 集成學習boosting和bagging
- 8. 集成學習：bagging、 boosting、stacking
- 9. 集成學習-bagging及boosting
- 10. 集成學習（bagging and boosting）