集成学习原理小结
集成学习(ensemble learning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影。本文就对集成学习的原理做一个总结。 1. 集成学习概述 从下图，我们可以对集
相关文章
- 1. 集成学习原理小结
- 2. 集成学习原理小结(转载)
- 3. 集成学习算法原理总结
- 4. 集成学习和Boosting原理总结
- 5. 集成学习的原理
- 6. 集成学习原理
- 7. 集成学习之Adaboost算法原理小结
- 8. 【机器学习】集成学习原理
- 9. 【ML小结10】集成学习
- 10. 集成学习（一）：AdaBoost原理
- 更多相关文章...
- • Swarm 集群管理 - Docker教程
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • ☆技术问答集锦（13）Java Instrument原理
- • 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
相关文章
- 1. 集成学习原理小结
- 2. 集成学习原理小结(转载)
- 3. 集成学习算法原理总结
- 4. 集成学习和Boosting原理总结
- 5. 集成学习的原理
- 6. 集成学习原理
- 7. 集成学习之Adaboost算法原理小结
- 8. 【机器学习】集成学习原理
- 9. 【ML小结10】集成学习
- 10. 集成学习（一）：AdaBoost原理