一个诸葛亮,赛不上三个臭皮匠

Adaboost——三个臭皮匠赛过诸葛亮 古人云“三个臭皮匠赛过诸葛亮”,以adaboost为代表的集成学习正是体现了古人的这个智慧,也就是说,对于弱学习器(性能比较差的学习器),通过某种算法把它们结合起来,使它们能够有缺互补,那么它们就能赛过诸葛亮(强学习器)。 阅读详情

经常有一种想法,做项目的时候,自己考虑就OK了……或者是简单上报一下,搞定。然后自己开始埋头苦干~

  但是,自己不是神……想法也经常会进入误区,进入死角,甚至出错……当然,即使得到正确的结果,但是,花非花,雾非雾,此花非彼花。同花颜,但是产生花的过程未必一样……又的是两天含苞,两天开花,也又得是人参果花,不知道几万年才开始飘香

 

  就比如现在手头的一个项目,跟客户谈完以后,客户需求一个自己熟悉领域以外的一个东西……然后自己的目光就被它所吸引。自己做的时候,把重心方在了它的身上……太多的重量,让它无法承受?结果,异常生长……今天拉上几个领导,讨论了一下午……因为项目的时间上太过于紧张,差点就说算了,直接让第三方把软件给我们得了,或者是我们定制一下,添加的对方的软件里面好了……

 

  但是,牵扯到产权的问题,拒绝……就在我们大眼瞪小眼的时候,焦哥说是不是我们这里考虑错了……然后沿着他提出的思路,一闪崭新的大门打开了。豁然开朗……

 

  哎。遗憾的是,我不是诸葛亮。幸运的是,我不是诸葛亮,但是我们是诸葛亮~~又一次验证了一句古语啊~~

决策树系列4:随机森林 (三个臭皮匠顶个诸葛亮) 引言 想了解一个人的人品一般询问多个熟悉他的人,而不是只问一个人,毕竟一个人的评价难免有失偏颇。对于决策树也是一样,单一的决策树有时候会过拟合,有时候效果不太理想。而随机森林就是利用多棵决策树共同做决策。毕竟三个臭皮匠顶个诸葛亮嘛。 随机森林 随机森林主要利用了 bagging 的思想,也就是多个学习器并行学习,共同预测结果。 随机森林有多棵决策树,每棵决策树并行独立训练。预测时每个决策树都预测... 阅读详情

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