簡單易學的機器學習算法——集成方法(Ensemble Method)
1、集成學習方法的思想 前面介紹了一系列的算法，每一個算法有不一樣的適用範圍，例若有處理線性可分問題的，有處理線性不可分問題。在現實世界的生活中，經常會由於「集體智慧」使得問題被很容易解決，那麼問題來了，在機器學習問題中，對於一個複雜的任務來講，可否將不少的機器學習算法組合在一塊兒，這樣計算出來的結果會不會比使用單一的算法性能更好？這樣的思路就是集成學習方法。算法 集成
相關文章
- 1. 機器學習算法——集成方法（Ensemble）之Stacking
- 2. 機器學習 | 算法筆記- 集成學習（Ensemble Learning）
- 3. 【轉載】簡單易學的機器學習算法——EM算法
- 4. 簡單易學的機器學習算法——K-Means算法
- 5. 簡單易學的機器學習算法——EM算法
- 6. 簡單易學的機器學習算法——Metropolis-Hastings算法
- 7. 機器學習--集成學習（Ensemble Learning）
- 8. 機器學習之集成學習Ensemble
- 9. 集成學習（Ensemble learning）算法之bagging
- 10. 機器學習算法------5.1 集成學習算法簡介
- 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
- • Kotlin學習（一）基本語法
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
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. 機器學習算法——集成方法（Ensemble）之Stacking
- 2. 機器學習 | 算法筆記- 集成學習（Ensemble Learning）
- 3. 【轉載】簡單易學的機器學習算法——EM算法
- 4. 簡單易學的機器學習算法——K-Means算法
- 5. 簡單易學的機器學習算法——EM算法
- 6. 簡單易學的機器學習算法——Metropolis-Hastings算法
- 7. 機器學習--集成學習（Ensemble Learning）
- 8. 機器學習之集成學習Ensemble
- 9. 集成學習（Ensemble learning）算法之bagging
- 10. 機器學習算法------5.1 集成學習算法簡介