Bootstrap(自助法)，Bagging，Boosting(提升)： 通俗易懂：http://www.jianshu.com/p/708dff71df3a Bootstrap：就是一个在自身样本重采样的方法来估计真实分布的问题 集成学习（ensemble learning）：结合后能得到更合理的 ...
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2017-03-26 17:59:41
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集成学习算法 在统计学和机器学习中，集成方法使用多种学习算法来获得比单独从任何组成学习算法获得更好的预测性能。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，或者把一种算法的不 ...
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2017-03-15 17:32:22
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笔记︱集成学习Ensemble Learning与树模型、Bagging 和 Boosting 本杂记摘录自文章《开发 | 为什么说集成学习模型是金融风控新的杀手锏？》 基本内容与分类见上述思维导图。 . . 一、机器学习元算法 随机森林：决策树+bagging=随机森林 梯度提升树：决策树Boos ...
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2017-02-19 17:11:55
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一 在线分析 GeneMania Phenolyzer NCBI http://www.ncbi.nlm.nih.gov EBI http://www.ebi.ac.uk/ UCSC https://genome.ucsc.edu/index.html Ensemble http://asia.en ...
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2017-01-10 17:42:03
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iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法，在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法。由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV。目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法，但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升。所以这几年好多论文的最优效果都是“Our ...
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2016-12-15 20:40:08
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集成学习是机器学习中一个非常重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。已经有学者理论上证明了集成学习的思想是可以提高分类器的性能的，比如说统计上的原因，计算上的原因以及表示上的原因。集 ...
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2016-12-05 20:17:01
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预备知识 关于蛋白质对中可能相互作用域的数目的计算这篇论文 Ensemble learning prediction of protein–protein interactions using proteins functional annotations只提到下面这句话 46参考的是下面这篇文章 ...
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2016-11-16 14:50:49
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目录 Query函数及其测试 重建索引表 Management portal简介 远程访问Ensemble Query函数及其测试： query工作原理： .cls部分： 首先根据query传入数据建立索引表IdxA(需要在portal里build)声明query时设置函数名、传入变量和传出变量列表 ...
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2016-10-13 01:33:12
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AdaBoost 和 Real Adaboost 总结AdaBoost Real AdaBoostAdaBoostAdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习算法(ensemble learning)，由Yoav Freund 和 Robert Schapi... ...
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2016-09-15 17:57:00
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