《机器学习技法》第7课笔记 blending and bagging

最新推荐文章于 2019-12-30 12:01:41 发布
最新推荐文章于 2019-12-30 12:01:41 发布
阅读量279 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 数据应用技巧 文章标签： blending bagging emsemble
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013382288/article/details/80978547
本文介绍了林轩田《机器学习技法》中关于Blending的概念及其优势。Blending通过结合多个模型来提高预测精度，文中提到Blending后的模型G的表现优于单个模型g的平均表现，至少相等。同时，Blending的投票过程可以降低方差，保留偏差，从而减少过拟合的风险。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

课程来源：林轩田《机器学习技法》
课程地址：https://www.bilibili.com/video/av12469267/?p=1

1. 设G是g的blending，可以证明G比所有g的平均表现要好，至少相等

2. 可以看到，投票过程的下限是bias，去掉的是variance

3. 不知道怎么做到的，但是好强
3. 制造g的方法

4. bootstrap

机器学习技法笔记(7-11)——blending and bagging & Adaptive Boosting & decision tree & Random forest & GBDT
LETFLY'S LAB
03-12 890
7 Blending and Bagging 7.1 Motivation of Affregation 　　之前都是通过特征转换达到更好的分类目的，而有另一种思路就是将多个模型的分数线性组合起来以期得到更好的效果。它们的权重应为x的函数，这样能包含投票、取最大等多种情况。 7.2 Uniform Blending 　　本节从理论上探讨了blend的可行性：
机器学习技法课之Aggregation模型
11-27
### 机器学习技法课之Aggregation模型 #### 一、Aggregation模型概述 Aggregation模型是一种重要的机器学习技术，主要用于组合多个弱学习器以形成一个更强大的预测模型。这一技术的核心在于通过各种策略来整合不同...
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记7 -- Blending and Bagging
红色石头的专栏
07-12 5659
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel...
机器学习技法笔记7：blending and bagging
wang_buaa的博客
09-10 466
7-1 Motivation of Aggregation 在这部分，主要介绍了blending和bagging，7-1介绍了集成学习的两个优点：实现特征转换以及正则化。7-2介绍了uniform blending，也就是所有假设的权重均为1时的blending，7-3介绍了linear blending，此时假设的权重不同，7-3介绍了bagging，核心就是通过bootstrap来得到不同的...
《机器学习技法》第七讲：Blending and Bagging
米米老大's blog
01-20 8698
第七讲：Blending and Bagging
机器学习技法第七周学习笔记
Du_Shuang的博客
10-10 190
1.motivation of aggregation 假如我们学习了T个模型，那么我们怎么组合这些模型能得到最好的模型呢？ 1.用validation求出其中最好的一个作为我们最终的模型。 2.利用所有的模型进行平均投票。 3.非均匀投票。 4.不同条件下给与不同的投票权重。 第一张图像的详细解释。 仅靠一个模型选择可能效果不如众多模型一起的结果。 上图说明，投票的结果能够使学习结果更好...
coursera机器学习技法笔记(7-8)——blending and bagging & Adaptive Boosting
05-06 1818
7 Blending and Bagging7.1 Motivation of Affregation　　之前都是通过特征转换达到更好的分类目的，而有另一种思路就是将多个模型的分数线性组合起来以期得到更好的效果。它们的权重应为x的函数，这样能包含投票、取最大等多种情况。7.2 Uniform Blending　　本节从理论上探讨了blend的可行性： G(x)=1T∑Tt=1gt(x)G(x)=\
林轩田《机器学习技法》课程笔记7 -- Blending and Bagging1
08-03
林轩田教授的《机器学习技法》课程笔记7中探讨了两种重要的集成技术：Blending和Bagging。这两种方法属于Aggregation Models，旨在通过结合多个不同的假设（hypotheses）或基学习器（base learners）来构建更强的...
机器学习技法：Blending与Bagging原理详解
在林轩田的《机器学习技法》课程中，第七节主要探讨了两种聚合模型（Aggregation Models）的方法：Blending和Bagging。在介绍SupportVectorRegression（SVR）和KernelModels的应用之后，课程进入了一个新的阶段，即...
林轩田《机器学习技法》课程笔记16（完结） -- Finale1
08-03
【机器学习技法】课程笔记16（完结） -- Finale1 在林轩田的《机器学习技法》课程中，本节课是对整个课程内容的总结，涵盖了Feature Exploitation Techniques（特征利用技术）、Error Optimization Techniques...
机器学习技法 Lecture7: Blending and Bagging
无所知的博客
12-11 597
机器学习技法 Lecture7: Blending and BaggingMotivation of AggregationUniform BlendingLinear and Any BlendingBagging(Bootstrap Aggregation) Motivation of Aggregation 假设有一堆朋友在预测股市，你需要选择如何听取他们的意见，那么有几种方式：一、选以前说...
机器学习笔记-Blending and Bagging
XuShuai
11-23 7165
为什么要用aggregation 如果我们已经有了一些模型hypothesishypothesis，或者已经有了一些featurefeature，这些hypothesishypothesis可以帮助我们做预测，我们怎么样将这些已有的hypothesishypothesis或者是有有预测性的featurefeature结合起来，让它们在一起的时候可以work的更好。这样的模型我们称之为aggreg
台湾国立大学机器学习技法.听课笔记（第七讲）:Blending(混合) and Bagging（自举）
Paul_Huang的专栏
09-22 2762
台湾国立大学机器学习技法.听课笔记（第七讲） :Blending(混合) and Bagging（自举） 一，Motivation of Aggregation(融合模型的动机) 1，提出Aggregation 假设有T个朋友告诉你将来几天股市的假设，那我们到底选哪一个人的模型好呢？ 我们有这么四种选择方法： 所以我们得到的混合模型(AggregationM
机器学习之Blending与Bagging（机器学习技法）
qq_34993631的博客
03-13 1524
一个融合的故事今天我的朋友向我荐股（这只股涨还是跌）我该怎么办，有以下的4种解决方法：①我只接受我最信任的朋友的意见（Validation模型检验）。②我让我的朋友们去投票然后选择票数最高的那一股。③我让我的朋友们去投票但是每个人投票的权重不同。④结合预测的情况去找不同的人，比如说科技股的叫A...传统股的叫B...这样我们就把这些人的意见（能够做的事情）就融合起来了。一些数学上的表示 ①用val...
机器学习 | 台大林轩田机器学习技法课程笔记7 --- Blending and Bagging
sdu_hao的博客
12-30 487
上节课我们主要介绍了Support Vector Regression，将kernel model引入到regression中。首先，通过将ridge regression和representer theorem结合起来，得到kernel ridge regression。但是其解是dense的，即大部分不为零。为了得到sparse解，我们将regularized tube error和Lagra...
机器学习笔记--常见算法(10)--Blending and Bagging（台大林轩田视频）
不行不至
08-13 315
文章目录1.Aggregation model2.Blending(混合)2.1 Uniform blending(voting)2.2 Linear and any blending3.Bagging(bootstrap aggregation BAGging) 本节课主要介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypothesis得到的g集合起来，利用集体智慧得到更好的预测模型...
Aggregation总结：Blending和Bootstrap
Joe的博客
11-01 3848
1. Aggregation 首先举一个买房的例子，假如你有10个朋友给出了买房的意见，你如何参考这10个人的意见做出决定呢？ 第一种办法是让大家投票，每人一票，最后选择得票数最多的那个选项 第二种办法也是投票，与第一种不同的是每个人手里的票数不一样，懂行的人可能会分配更多的票数 第三种办法是根据具体条件进行判断：这10个人中，有的人可能注重房源的地理位置，有的人可能更注重交通状况。根据不
台湾大学林轩田机器学习技法课程学习笔记8 -- Adaptive Boosting
红色石头的专栏
07-17 5850
我的优快云博客地址：红色石头的专栏 我的知乎主页：红色石头 我的微博：RedstoneWill的微博 我的GitHub：RedstoneWill的GitHub 我的微信公众号：红色石头的机器学习之路（ID：redstonewill） 欢迎大家关注我！共同学习，共同进步！ 上节课我们主要开始介绍Aggregation Models，目的是将不同的hypoth...
switch 与 if else 效率分析与总结
热门推荐
jmppok的专栏
12-05 1万+
本文是对网上一些讨论switch 与 if else 性能的参考资料的总结。 参考资料列表： [1] if elseif 和switch那个执行效率高？ [2]从汇编的角度分析C语言（六）switch和if else效率分析  [3]switch与ifelse的效率问题  [4]switch为什么比if else效率高?????  [5] if和switch效率的再研究
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值