笔记-集成学习-stacking

时间 2020-12-27

标签机器学习人工智能繁體版

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集成学习—stacking 引言集成学习主要包括Bagging、Boosting和Stacking。本文主要介绍stacking方法。stacking(有时也称为stacked generalization)是一种分层模型集成框架，主要的思想是训练一个模型用于组合(combine)其他各个模型。stacking方法在各大数据挖掘比赛上都很风靡，模型融合之后能够小幅度地提高模型的预测准确度。基本

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1. 集成学习-stacking
2. 集成学习stacking
3. stacking学习笔记
4. 集成学习（Bagging、Boosting、Stacking）
5. 集成学习 stacking （一）
6. 集成学习：bagging、 boosting、stacking
7. 集成学习-stacking算法
8. Stacking集成学习法
9. 集成学习之stacking
10. 集成学习BOOSTING与Stacking
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