集成学习

最新推荐文章于 2024-07-05 13:35:58 发布
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集成学习

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SMOTE过采样算法

https://www.cnblogs.com/Determined22/p/5772538.html
【机器学习-19】集成学习---投票法（Voting）
qq_38614074的博客
04-25 1万+
集成学习是一种强大的机器学习方法，它通过构建并结合多个学习器（也称为“基学习器”或“弱学习器”）的预测结果来完成学习任务。集成学习的主要目的是通过结合多个学习器的预测结果来提高模型的泛化能力和鲁棒性，降低单一学习器可能存在的过拟合或欠拟合风险。集成学习的基本原理在于，不同的学习器往往具有不同的偏差和方差特性，它们在各自的训练数据集上可能会产生不同的预测结果。当我们将这些学习器的预测结果进行某种形式的结合时，可以期望它们的偏差和方差特性能够相互抵消或互补，从而得到更加稳定和准确的预测结果。
集成学习算法
qq_41897073的博客
03-25 5111
1.Bagging算法（并行集成）：训练多个分类器取平均 典型算法：随机森林 数据随机选择选择特征（有放回选取） 2.Boosting算法（串行集成）：从弱学习器开始加强，通过加权进行训练 ——数据权重 串行集成的步骤如下：假设一共有1000条数据，经过学习器A，预测正确的为950条，剩下错误的1000-950=50条输入到学习器B当中进行预测，预测正确的为30条，剩下错误的50-30=20条数据输入到学习器C中进行预测，以此类推，将所有分类器进行串行集成，预测正确之和为正确数据 典型算法：A
Ensemble Learning—集成学习
最新发布
sinat_41942180的博客
07-05 1253
堆叠法由元估计器和基础估计器两部分构成，元估计器把基础估计器的预测结果作为输入变量，最终对被解释变量做出预测。基础估计器可以由不同的算法模型（如：逻辑回归和KNN）进行组合，元估计器也可以选择完全不同的算法模型（如：决策树），以实现最终减小误差的更好效果。Boosting的核心思路是挑选精英，对基础模型进行考验和筛选，给与精英模型更多的投票权，表现不好的模型给较少的投票权，然后综合所有人的投票得到最终结果。Bagging的核心思路是民主投票，每个基础模型都只有一票，投票最多的结果作为最终的结果。
机器学习实战—集成学习
qq_43456605的博客
11-05 3186
集成学习 随机森林 Adaboost boost 梯度上升 投票分类器
机器学习之集成学习（Ensemble Learning）
进击的扛把子
04-10 3025
文章目录0️⃣概念1️⃣分类2️⃣特点⚔好而不同⚔五大特点⚔思考3️⃣五大方法🐱‍🐉训练样本扰动：🥘Boosting（例如：AdaBoost， GBDT）🥘Bagging（例如：Random Forest）🥘Bagging，Boosting二者之间的区别🥘Stacking🥘 决策树与这些算法框架进行结合所得到的新的算法：🐱‍🐉输入属性扰动：🥘RF算法解释🐱‍🐉算法参数扰动🐱‍🐉输出标记扰动🐱‍🐉混合扰动4️⃣集成学习结合策略5️⃣引用 0️⃣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
机器学习 | 集成学习
"You are worthy! You can do it!"
12-19 1874
前面讲的都是数据抽取的内容，本质上是想训练多个不同的模型进行集成。
集成学习介绍
qq_60498436的博客
07-18 2596
本文章主要介绍了机器学习中的一种训练模型的一种思维方式--集成学习。集成学习不是某种具体的训练方式或者算法,而是一种训练的思路,具体来说，即结合数个“好而不同”的机器学习技术，形成一个预 测模型，以此来降方差（bagging），减偏差（boosting），提升 预测准确性（stacking）。...
集成学习三大思路
qq_35090060的博客
03-26 1153
Bagging 简书 知乎 分类问题：投票法（过半数法、相对多数、阈值） 回归问题：均值法（算术平均、加权平均） 典型例子：决策森林 Xgboost
机器学习之集成学习概念基础
weixin_44458771的博客
09-26 1222
集成学习可以用于解决分类问题、回归问题、特征选取问题等等，在各类竞赛中十分常见，XGBoost更是收到众多数据科学家的喜爱，堪称数据竞赛打榜上分神器。融合多个不同的模型，以获得比单模型更优的预测结果，这就是集成学习的强大能力。上面提到的平均法（简单平均、加权平均）、投票法（简单投票、加权投票）以及Stacking都是对多个基学习器的结合策略。平均法和投票法简单而高效，但对模型的融合效果一般不如Stacking方法，不过Stacking方法要实现多个模型的训练，常常要花费大量的时间。
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...
集成学习pdf讲义超详细
10-18
"集成学习pdf讲义超详细" 集成学习是一种机器学习技术，通过组合多个基本学习器来提高学习的准确性和泛化能力。下面是集成学习的详细知识点： 1. 什么是集成学习？ 集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习...
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）
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。
计算机网络谢希仁（第七版）PPT课件下载位置
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hao__ran的博客
08-09 2万+
在网上搜了很多计算机网络谢希仁版的相关资料，发现课件质量鱼龙混杂，有些甚至坐地起价，一套课件要很多积分。 查阅谢希仁第七版原书后发现，谢老师很贴心的提供了资源下载网址，特此分享。以下链接地址点击即可 PPT下载地址 ...
计算机端口及作用 服务
hao__ran的博客
07-17 1265
http://www.pc841.com/article/20120906-7977.html https://wenku.baidu.com/view/38f53ecce109581b6bd97f19227916888486b988.html http://www.docin.com/p-556159447.html  
如何在Anaconda中创建Python的spyder
hao__ran的博客
01-04 1021
实现多版本spyder 上面的网址很实用，用在cmd中的方法，不过conda create --name python2 python=2.7，不是python27而是python2
ASCII码 及 strcmp(s1, s2) 及 argc和*argv[ ]
hao__ran的博客
05-30 770
ASCII码表 字符串比较函数strcmp返回值取值1， 0， -1， 返回值取不同的值对于使用这个返回值很有帮助，增加了它的功能性。 int main（int argc, int *argv[]） 其中argc是包含argv[0]的系统路径和命令行参数个数， 注意：argc是命令行总的参数个数，不是在 程序中运行中输入的个数 测试代码： #include <stdio.h&g...
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