机器学习之集成学习（一）Ensemble Learning
一、集成学习概述 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。通过将多个学习器结合，常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能，达到博采众长的目的。 集成学习有两个主要的问题需要解决： 1、如何训练每个学习器？ 2、如何融合各个学习器？ 二、个体学习器 要获得好的学习器，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的准确性，并且要有多样性。
相关文章
- 1. 机器学习--集成学习（Ensemble Learning）
- 2. 机器学习之集成学习Ensemble
- 3. 机器学习之集成学习(ensemble learning)
- 4. 机器学习之集成学习（Ensemble Learning）
- 5. 机器学习之集成学习(Ensemble Learning )③——AdaBoost
- 6. 机器学习：集成学习（ensemble learning）（一）——原理概述
- 7. 集成学习(ensemble learning)(三)
- 8. 集成学习（Ensemble Learning）
- 9. ensemble learning集成学习
- 10. 集成学习（ensemble learning）
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Kotlin学习（一）基本语法
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
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. 机器学习--集成学习（Ensemble Learning）
- 2. 机器学习之集成学习Ensemble
- 3. 机器学习之集成学习(ensemble learning)
- 4. 机器学习之集成学习（Ensemble Learning）
- 5. 机器学习之集成学习(Ensemble Learning )③——AdaBoost
- 6. 机器学习：集成学习（ensemble learning）（一）——原理概述
- 7. 集成学习(ensemble learning)(三)
- 8. 集成学习（Ensemble Learning）
- 9. ensemble learning集成学习
- 10. 集成学习（ensemble learning）