集成学习总结 & Stacking方法详解

集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知乎。 1. Bagging方法：   给定一个大小为n的训练集 D，Bagging算法从中均匀、有放回地选出 m个大小为 n' 的子集Di，作为新的训练集。在这 m个训练集上使用分类、回归等算法，则可得到 m个模型，再通

>>阅读原文<<