集成学习

最新推荐文章于 2023-02-28 19:37:05 发布
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分类专栏： 机器学习
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集成学习（ensemble learning）

定义：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。
要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”
即个体学习器要有一定的准确性，并且要有多样性，即学习器间具有差异。
集成学习的分类：Boosting，Bagging
Boosting : 个体学习器存在强的依赖关系，必须串行生成的序列化方法 ，代表算法 AdaBoost ;
Bagging : 个体学习器不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法，代表算法 Random Forest 。。

参考文献
【1】周志华《机器学习》

集成学习——好而不同
噜噜爸爸在哪里
05-15 1581
接上一篇《树分类与树回归》，进一步讲解将弱分类器集成强分类器的集成方法。除了对现有理论知识的提炼汇总外，增加了很多自己的理解，请尊重原创。一、集成原理    机器学习常常用来解决分类与回归的问题，我们总是希望找到一个这样模型，它不仅对现有数据具有很好的拟合能力，对测试数据也有优秀的泛化能力，同时希望计算成本越低越好。实际上，对于一个实际问题往往找不到这么完美的解决方案，但是寻找一个表现不那么差的模...
机器学习之集成学习
python_water的博客
05-05 575
机器学习之集成学习 集成学习 基本概念 ​ 集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 ​ 集成学习模型的输出代表模型的输出结果。 ​ 集成学习的一般结构为：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。集成中只包含同种类型的个体学习器，称为同质，当中的个体学习器亦称为“基学习器”，相应的算法称为“基学习算法”。集成中包含不同类型的个体学习器，称为“异质”，当中的个体学习
机器学习 -- 集成学习简述
Sabrina_cc的博客
05-13 1090
一、概述 1. 什么是集成学习？ 2. 例子 3. 聚类的两大算法 二、Boosting（提升方法） 1. 概述 2. Boosting的两个核心问题 三、AdaBoost 1. 概述 2. AdaBoost两个问题如何解决 3. 算法思想 4. 算法流程 5. 算法过程图示 四、Bagging（装袋法） 1. 概述 2. 自助采样方法（有放回） 五、随机森林 1. 概述 2. 算法思想 3. 随机森林的优缺点： 4. Bagging VS　...
集成学习工具箱-matlab
06-24
集成学习（Ensemble Learning）是机器学习领域的一种重要方法，通过结合多个模型的预测来提升整体性能。在MATLAB环境中，Ensemble Learning Toolbox提供了一系列工具和技术，帮助用户构建和评估集成学习模型。这个...
Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）（完整源码和数据）
最新发布
06-11
1.Matlab实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）（完整源码和数据）。基于SVM-Adaboost支持向量机结合Adaboost集成学习时间序列预测（股票价格预测）基于SVM（支持向量机...
集成学习方法matlab实现
03-16
集成学习（Ensemble Learning）有时也被笼统地称作提升（Boosting）方法，广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器...
百面机器学习-集成学习
05-02
这里的资源是百面机器学习中及集成学习部分的内容，大家可以自由下载来阅读学习哈！里边主要是关于Xgboost和GBDT之间的区别和联系。
python集成-从基础到实现：集成学习综合教程（附Python代码）.pdf
06-13
集成学习是一种机器学习方法，它将多个模型的预测或决策合并，以提高整体的预测准确性和泛化能力。这个概念可以类比于我们日常生活中的决策过程，比如买车时我们会参考多方面的信息，而不是只听一家经销商的意见。在...
机器学习(十一)——集成学习
hhhcbw的博客，欢迎各位来访
12-07 6375
集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。根据个体学习器的生成方式，目前集成学习的方法大致分为两类，即个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法；另一类就是个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。前者的代表是Boosting，后者的代表室Bagging和随机森林。 集成学习中的几个概念 1、个体学习器：集成学习的一般结构都是先产生一组个体学习器（individual learner），在用某种策略将他们结合起来，个体学习器通常由一.
【】集成学习
qq_43505356的博客
05-25 740
集成学习 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifier svstem).一般结构:先产生一组“个体学习器”(individual learner)，再用某种策略将它们结合起来.个体学习器通常由一个现有的学习算法从训练数据产生.例如决策树算法、BP神经网络算法等。 “同质”（homogeneous）集成：集成中只包含同种类型的个体学习器,例如“决策树集成”中全是决策树,“神经网络集成”中全是神经网络.同质集成中
机器学习基础（九）：集成学习（Boosting、Bagging、Random Forest、学习器结合策略、多样性）
zero_ling
09-30 1717
9、集成学习 ensemble learning 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也称为多分类器系统multi-classifier system、基于委员会的学习committee-based learning 同质homogeneous集成：集成中只包含同种类型的个体学习器，其中的个体学习器亦称基学习器，相应的学习算法称为基学习算法 异质heterogeneous集成：包含不同类型的个体学习器，其中的个体学习器亦称组件学习器，也不再有基学习算法（因为这些个体学习器是由不同的学习算法生成）
（《机器学习》完整版系列）第8章 集成学习——8.7 基学习器多样性（“好而不同”）
qiy_icbc的博客
02-28 372
多样性有提高泛化的好处，增强多样性就是“扰动”方法： （1）数据扰动 （2）输入属性扰动 （3）输出表示扰动 （4）算法参数扰动
【西瓜书阅读笔记】第8章 集成学习
岛民浩哥的博客
04-18 536
第8章 集成学习8.1 个体与集成8.2 Boosting8.3 Bagging 与随机森林8.3.1 Bagging8.3.2 随机森林 8.1 个体与集成 集成学习：通过构建并结合多个学习器来完成学习任务（也称多分类器系统、基于委员会的学习） 同质集成：个体学习器（基学习器、基学习算法）类型相同 异质集成：个体学习器（组件学习器）由不同算法生成 对于分类问题，使用3个不同个体分类器，可以用投...
浅析集成学习（Ensemble Learning）
大脸猫的博客
05-08 840
目录 0 导语 1 集成学习 1.1 Bagging 1.2 Boosting 1.3 Stacking 2. 代表算法 2.1Random Forest 2.1.1 思想 2.1.2 优缺点 2.2 Adaboost 2.2.1 思想 0 导语 当做重要决定时，大家往往会考虑吸收多个专家而非仅仅一个人的意见。同样地，这种思想也可用于机器学习。机器学习领域内有许多回归或分类模型算法，我们自然是可以将这些算法组合起来，这种组合结果就被称为集成方法（ensemble me...
集成学习分类和区别
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chengfulukou的博客
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集成学习 1.1 定义 所谓集成学习（ensemble learning），是指通过构建多个弱学习器，然后结合为一个强学习器来完成分类任务。并相较于弱分类器而言，进一步提升结果的准确率。严格来说，集成学习并不算是一种分类器，而是一种学习器结合的方法。 下图显示了集成学习的整个流程：首次按产生一组“个体学习器”，这些个体学习器可以是同质的（homogeneous）（例如
【机器学习】通俗理解什么是集成学习（Ensemble Learning）？
The Home of Antoni
11-14 8391
一、集成学习法 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。 集成方法是将几种机器学习技术组合成一个预测模型的元算法，以达到减小方差（bagging）、偏差（boosting）或改进预测（stacking）
集成学习Boosting和Bagging和Stacking总结
刘明的博客
03-30 2154
集成学习 集成相同的个体学习器，则该集成学习方法是“同质”的；若集成不同的个体学习器，则该集成是“异质”的。 集成学习要求个体学习器要“好而不同”，即个体学习器要有一定的“准确性”，并且要有“多样性”。但是，个体学习器的“准确性”和“多样性”本身就是冲突的。一般来说，准确性很高后，要增加多样性往往就要牺牲准确性，集成学习研究的核心恰恰是“好而不同”。 集成学习的分类： 1. 个体学习器之间...
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