集成学习，adaboosting与Gradient Boosting 原理解析
姓名：Jyx 班级：csdn人工智能直通车-5期 描述：这是本人在学习人工智能时的学习笔记，加深理解web 集成学习 集成学习将各类不一样的学习器联合起来，以期提升整体的预测效果。为发掘各个学习器的优势，须要一套专门的方案来进行联合。 1. 几何平均。将各个分类器的预测结果进行几何平均。其基本原理是使联合后的几率与各个学习器预测的几率的KL距离最小化 2. 算术平均。 将各个分类器的预测结果进行算
相关文章
- 1. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 2. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
- 3. 为什么AdaBoosting会是Gradient Boosting？
- 4. 集成学习（三）Gradient Boosting算法
- 5. 机器学习-集成学习之AdaBoosting
- 6. 集成学习（随机森林,提升方法-Adaboosting、Boosting tree、GBDT）
- 7. 集成学习之Boosting —— AdaBoost原理
- 8. 集成学习和Boosting原理总结
- 9. 集成学习BOOSTING与Stacking
- 10. 集成学习-Bagging 与 boosting
- 更多相关文章...
- • BASE原理与最终一致性 - NoSQL教程
- • XML DOM 解析器 - XML DOM 教程
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入门实战（三）-JVM Attach原理与使用
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理
- 2. 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现
- 3. 为什么AdaBoosting会是Gradient Boosting？
- 4. 集成学习（三）Gradient Boosting算法
- 5. 机器学习-集成学习之AdaBoosting
- 6. 集成学习（随机森林,提升方法-Adaboosting、Boosting tree、GBDT）
- 7. 集成学习之Boosting —— AdaBoost原理
- 8. 集成学习和Boosting原理总结
- 9. 集成学习BOOSTING与Stacking
- 10. 集成学习-Bagging 与 boosting