http://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html#gradient-tree-boosting https://m.th7.cn/show/10/201702/1106817.html http://blog.csdn.net/sb199312 ...
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2017-06-13 10:08:24
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Ensemble Learning and Random Forest ...
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2017-06-09 23:31:57
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1. Ensemble classifier Each classifier votes on prediction Ensemble model = sign(w1f1(xi) + w2f2(xi) + w3f3(xi)) w1 w2 w3 is the learning coefficients ...
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2017-05-17 23:28:21
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集成学习里面有两大派：Bagging和Boosting，每一派都有其代表性算法，这里给出一个大纲。 先来说下Bagging和Boosting之间的区别：bagging methods work best with strong and complex models (e.g., fully deve ...
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2017-05-15 21:05:33
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机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗的训练时间也会拉长。 所谓Ensemble methods，就是把几种机器学习的算法组合到一起，或者 ...
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2017-05-09 01:01:50
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算法原理 相比单一的学习器，集成Ensemble的思想是将不同的分类器组合，以期得到更优的（组合）模型用于预测。根据实现的不同，集成算法又有多种形式： 不同算法集成 相同算法的不同参数（设置）集成 使用数据集的不同部分 集成Ensemble算法主要分为Bagging和Boosting，AdaBoos ...
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2017-05-03 19:14:14
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说到ML中Boosting和Bagging，他们属于的是ML中的集成学习
集成学习法（Ensemble Learning）
① 将多个分类方法聚集在一起，以提高分类的准确率。
（这些算法可以是不同的...
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2017-04-23 21:12:37
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python 篇： http://machinelearningmastery.com/ensemble-machine-learning-algorithms-python-scikit-learn/ R 篇： http://machinelearningmastery.com/machine-l ...
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2017-04-18 18:14:46
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1.11. Ensemble methods（集成学习） 目标： 相对于当个学习器，集成学习通过使用多个基学习器的预测结果来来提高学习预测的泛化性能以及鲁棒性； 集成学习的两个思路： 1）、通过使用并行的学习，得到多个学习模型然后取其平均结果目的在于减少方差，代表算法有随机森林。通常来说多个学习器的 ...
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2017-04-13 22:53:19
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集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这对“弱学习器”尤为明显，因此集成学习的很多理论研究都是针对弱学习器进行的。 要获得好的集成，个体学习器应该“好而不同”，即个体学习器要有 ...
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2017-04-03 01:09:21
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