機器學習技法筆記7：blending and bagging
7-1 Motivation of Aggregation 7-2 Uniform Blending 1、 那對於我們已經選擇的性能較好的一些矩gt，如何將它們進行整合、合併，來 得到最佳的預測模型呢？這個過程稱爲blending。 最常用的一種方法是uniform blending，應用於 classification分類問題，做法是將每一個可能的g賦予權重1，進行投票，得 到的G(x)表示爲：
相關文章
- 1. 機器學習技法(7)--Blending and Bagging
- 2. 機器學習技法課程學習筆記7 -- Blending and Bagging
- 3. 機器學習技法------Blending and Bagging
- 4. 機器學習技法07：Blending and Bagging
- 5. 機器學習技法-Blending and Bagging
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-7 Blending and Bagging
- 7. 機器學習總結（lecture 13）算法：blending and bagging（自舉、裝袋）
- 8. 機器學習筆記之十六——模型融合Blending
- 9. 機器學習 —— Bagging算法
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之blending and bagging）（32之23）
- 更多相關文章...
- • 網站主機 技術 - 網站主機教程
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Kotlin學習（一）基本語法
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. 機器學習技法(7)--Blending and Bagging
- 2. 機器學習技法課程學習筆記7 -- Blending and Bagging
- 3. 機器學習技法------Blending and Bagging
- 4. 機器學習技法07：Blending and Bagging
- 5. 機器學習技法-Blending and Bagging
- 6. Machine Learning Techniques 筆記：2-7 Blending and Bagging
- 7. 機器學習總結（lecture 13）算法：blending and bagging（自舉、裝袋）
- 8. 機器學習筆記之十六——模型融合Blending
- 9. 機器學習 —— Bagging算法
- 10. 林軒田之機器學習課程筆記（ combining predictive features之blending and bagging）（32之23）