机器学习日常17：Bagging，Boosting（包括Adaboost，gradient boosting）简单小结
集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。通俗来讲就是用多个分类器或者线性模型来结合成一个黑盒子，这个黑盒子要比单一学习器有更显著优越的性能（比如精度，泛化性能）。 在这里引用西瓜书中的描述： 根据个体学习器的生成方式，目前集成学习方法大致分成两大类，1，个体学习器间存在强依赖关系，必须用串行生成的序列化方法，这里指用Boosting 2，个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化
相关文章
- 1. Adaboost & gradient boosting学习总结
- 2. 【李宏毅2020 ML/DL】补充：Ensemble: Bagging, Boosting, Adaboost, Gradient Boosting, Stacking
- 3. bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结
- 4. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 5. adaboost、bagging、boosting的区别
- 6. 【机器学习笔记】——Bagging、Boosting、Stacking（RF / Adaboost / Boosting Tree / GBM / GBDT / XGBoost / LightGBM）
- 7. 【机器学习】boosting集成学习Adaboost
- 8. 随机森林、bagging、boosting、adaboost、xgboost
- 9. bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
- 10. 机器学习技法08：Adaptive Boosting（AdaBoost）
- 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
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
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
相关文章
- 1. Adaboost & gradient boosting学习总结
- 2. 【李宏毅2020 ML/DL】补充：Ensemble: Bagging, Boosting, Adaboost, Gradient Boosting, Stacking
- 3. bagging，random forest，boosting（adaboost、GBDT），XGBoost小结
- 4. Decision stump、Bootstraping、bagging、boosting、Random Forest、Gradient Boosting
- 5. adaboost、bagging、boosting的区别
- 6. 【机器学习笔记】——Bagging、Boosting、Stacking（RF / Adaboost / Boosting Tree / GBM / GBDT / XGBoost / LightGBM）
- 7. 【机器学习】boosting集成学习Adaboost
- 8. 随机森林、bagging、boosting、adaboost、xgboost
- 9. bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
- 10. 机器学习技法08：Adaptive Boosting（AdaBoost）