集成学习—模型融合问题
文章目录 一 模型融合的问题 1.1 多数表决融合 1.2 加权表决融合 1.3 对结果取平均 二 Stacking&Blending 2.1 Stacking 2.2 Blending 一 模型融合的问题 在集成学习中用到了模型融合，如今主要是讨论不一样模型融合方法所带来的问题web 1.1 多数表决融合 举例： 假如如今有10条记录，某个模型对这10条记录进行分类能得到70%的准确率。 如今拟
相关文章
- 1. 机器学习算法笔记 集成学习模型融合
- 2. 集成学习-模型融合学习笔记
- 3. 机器学习算法之集成学习之模型融合
- 4. 【机器学习算法】【12】--集成学习之模型融合
- 5. 机器学习Stacking集成学习模型融合方法
- 6. 集成学习-模型融合学习笔记（附Python代码）
- 7. 谈谈模型融合之一 —— 集成学习与 AdaBoost
- 8. 模型融合（集成）方法
- 9. 模型集成 | 14款常规机器学习 + 加权平均模型融合
- 10. 迁移学习与模型融合问题若干
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Scala Set(集合) - Scala教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • 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。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
