集成学习：bagging、 boosting、stacking

时间 2020-12-23

标签算法栏目 C&C++ 繁體版

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一、什么是集成学习集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。要获得好的集成，学习器之间要具有差异性。一. 集成学习的三大类：个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的，用于减少方差的 bagging，如 Random Forest 个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的，用于减少偏差的 boosting，如 Adaboosting 用于提升预测结果的stacking，投票机制 1

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