机器学习（周志华）_第八章 集成学习

第八章知识点
最新推荐文章于 2023-07-23 11:48:43 发布
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博客提及第八章的知识点，但未给出具体内容。
第八章的知识点
周志华机器学习西瓜书 第八章 集成学习-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
03-01 414
举个例子：假如集成学习器有9个个体，求的是集成学习错误率，即预测失败的概率。即在训练过程中每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重，对无法接收带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法”来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。随机森林的训练效率常优于Bagging，因此在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是“确定型”决策树，在选择划分属性时要对结点所有的属性进行考察，而随机森林使用的“随机型”决策树则只需考察一个属性子集。
《机器学习》周志华-CH8（集成学习）
一名混沌的大学生
09-24 1604
先从初始训练集中训练出一个基学习器，再根据基学习器表现对训练样本分布调整，使先前错的样本后续得到更大关注，基于调整后的样本训练下一个基学习器，反复直到达到指定值。同质”集成“：只包含同种类型的个体学习器，同质集成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”个训练样本的采样集，然后基于每个采样集训练出一个基学习器，再将这些学习器结合。异质“集成”：由不同学习算法生成，不再有基学习法，称“组件学习器”。将个体学习器称为初级学习器，用于结合的学习器称为次学习器或元学习器。
周志华 《机器学习》之 第八章（集成学习）概念总结
不系之舟的专栏-QQ讨论群331590339
08-19 3368
看完集成学习类容，最大的感受就是学习了众多机器学习算法，各有优缺点，那么如何集各大算法优点使得最优的完成任务呢？那就是本章提到的集成学习。周老师书中按如下章节介绍：1、个体与集成2、Boosting3、Bagging与随机森林4、结合策略5、多样性
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第八章 集成学习
sdm12345的博客
06-27 1503
机器学习 学习笔记4 总目录 第八章 集成学习 8.1 个体与集成 集成学习的一般结构: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。 ...
【周志华机器学习】集成学习
mikasaaaaa的博客
02-11 920
第八章 集成学习个体与集成BoostingBagging 与随机森林个体与集成 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，也被称为多分类器系统。 集成学习的一般结构：先学习一组个体学习器，再用某种策略将他们结合起来。 若集成中只包含同种类型的个体学习器，则这样的集成是同质。同质集成中的个体学习器亦称为基学习器。相应的学习算法称为基学习算法。不同的称为异质，称为组件学习器。 那么集成学习如何获得比最好的单一学习器更好的性能呢？ 集成学习器的结果通过投票法产生，少数服从多数。因此，要获得好的
机器学习（周志华） 第八章集成学习
YJY131248的博客
03-13 2320
关于周志华老师的《机器学习》这本书的学习笔记 记录学习过程 本博客记录Chapter8
机器学习理论 | 周志华西瓜书 第八章：集成学习
Tinky2013的博客
03-20 964
第八章 集成学习 8.1【个体与集成】 1、集成学习的一般结构 示意图 个体学习器(individual learner) 基学习器(base learner) 同质(homogenous)集成：集成中只包含同种类型的个体学习器 基学习器——同质集成中的个体学习器 基学习算法(base learning algorithm)——相应的学习算法 组建学习器(component learner) 异质...
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第8章
qiy_icbc的博客
07-23 1075
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第8章
周志华《机器学习》书每章思维导图总结
gandebeautiful的博客
07-22 4206
《机器学习》书思维导图总结
周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第八章 集成学习
克小洛的秘密基地
08-02 1010
周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第八章 集成学习8.1 个体与集成8.2 Boosting8.3 Bagging与随机森林8.4 结合策略8.5 多样性 8.1 个体与集成 集体学习（多分类器系统/基于委员会的学习）：生成一组个体学习器并将它们结合起来。 “同质”集成：只包含同种类型的个体学习器（例如BP、决策树），对应基学习器、基学习算法。 “同质”集成：包含不同类型的个体学习器，对应组件学...
《机器学习》 周志华学习笔记第八章 集成学习（课后习题）python实现
chuocuoyou8096的博客
09-02 838
1.个体与集成 1.1同质集成 1.2异质集成 2.boosting:代表AdaBoost算法 3.Bagging与随机森林 3.1Bagging 是并行式集成学习方法最著名的代表（基于自主采样法bootstrap sampling） 自己学习时编写了一些代码，参考了一些书上的资料...
第八章集成学习——周志华
laymenISmouse的专栏
01-05 1124
从哪里提高泛化性能？ abaBoost是基于错误e,不断迭代更新e,来提升分类器的性能的。 Bagging是基于“自助采样法”来提升分类器的性能的。p179页说到，由于每个基学习器只使用了初始的训练集中大概63.2%的样本，剩下的36.8%的样本可作为验证集来对泛化性能进行“外包估计”,可以使用包外样本来辅助剪枝。从而可以提高了泛化性能吧。 泛化性能到底指什么咧？ 在2.2评估方法
《机器学习》-周志华 第八章：集成学习 读书笔记
虎哥的铲屎员
06-13 1246
文章目录1.Boosting1.1最有名的算法AdaBoost1.2 Boosting注意2.Bagging和随机森林2.1Bagging自助采样法(bootstrap)oob(out of bag)2.2随机森林（Random Forest,RF）3.学习器结合策略3.1学习器结合的好处3.2 结合的策略4.多样性多样性的增强 集成算法目的：根据某个算法策略组和多个基础模型，从而提高模型的泛化...
【机器学习-周志华】学习笔记-第八章
vircorns的博客
08-29 458
周志华《机器学习》第八章啃书笔记
《机器学习》周志华-CH8 集成学习
肥猫
02-03 776
CH8 集成学习
《机器学习（周志华）》Chapter8 集成学习
周博的博客
04-20 717
    想了解更多的同学强烈建议阅读下参考网址。        集成学习大致可分为两类，第一类的代表是Boosting，个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法；第二类的代表是Bagging和“随机森林”，个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行方法。1、bagging：从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：2、bo...
周志华《机器学习》第八章复习（带例题）
Fitz的博客
06-23 1261
老师让我帮他出卷哈，就自己做了细纲出了点题。可以参考着复习。
《机器学习》第八章——集成学习
Lazyinit的博客
05-29 620
1.个体与集成 生活中的 集成学习 综合多方意见，得出结论 面对同样的问题，根据不同的算法针对同一个数据运行，得出的结果以投票的方式，少数服从多数 2.Boosting 集成多个模型 每个模型都在尝试增强（Boosting）整体的效果 每一次生成的子模型都是在弥补上一次生成模型 没有成功预测的样本点。 点和点之间的权重不一样 3.Bagging 问题：虽然有很多机器学习方法，...
机器学习周志华集成学习
最新发布
01-27
### 关于周志华机器学习中的集成学习方法与应用 #### 定义与概述 集成学习是一种通过构建并组合多个基础估计器来改进预测性能的方法。这种方法不仅能够提升模型的准确性，还能增强其稳定性[^1]。 #### 基本策略 ...
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