集成學習之Boosting
Boosting是集成算法之一，通過整合多個弱分類器，從而形成一個強分類器。 任一弱學習算法可以通過加強提升到一個任意正確率的強學習算法，並通過構造一種多項式級的算法來實現這一加強過程，這就是最初的Boosting算法的原型。 Boosting是一種將弱分類器通過某種方式結合起來得到一個分類性能大大提高的強分類器的分類方法。該方法可以把一些粗略的經驗規則轉變爲高度準確的預測法則。強分類器對數據進行
相關文章
- 1. 集成學習Boosting之AdaBoost
- 2. 集成學習之Boosting —— XGBoost
- 3. 集成學習之 boosting
- 4. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現
- 5. 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 6. 集成學習-Boosting
- 7. 集成學習--Boosting
- 8. 集成學習（Bagging、Boosting、Stacking）
- 9. 集成學習---(Boosting) Adaboost
- 10. 集成學習(三)—— 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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
