集成學習之常見六種模型融合具體方法詳解

目錄 1.線性加權融合方法 2.交叉融合法 3.瀑布融合法 4.多而不同之融合 5.預測融合法 6.加性融合 集成學習好的文章參考 本文包括常見的模型融合方法、代碼鏈接、進階的思路。 1.線性加權融合方法 從算法的角度來看，則最常用的是採用加權型的混合推薦技術，即將來自不同推薦算法生成的候選結果及結果的分數，進一步進行組合（Ensemble）加權，生成最終的推薦排序結果。 具體來看，比較原始的加權

>>阅读原文<<