恢复内容开始 随机森林算法梳理 1. 集成学习概念 通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统、基于委员会的学习等 2. 个体学习器概念 通常由一个现有的算法从训练数据产生的基学习器。 3. boosting bagging boosting: 是一族可将弱学习器提升为强学习器 ...
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2019-02-28 22:42:54
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集成学习： 集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。 目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bagging，前者的代表算法有Adaboost、GBDT、XGBOOST、后者的代表算法主要是随机森林。 集成学习主要思想： ...
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2019-02-27 20:36:53
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本文探究在.net环境下的持续集成环境研究并使用。完成2项任务：1. 搭建jenkins任务完成自动编译。2. 自动从nuget上获取需要的包。 ...
来自：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6156009.html 集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。 1. bagging的原理 在集成学习原理总结中，给 ...
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2019-01-10 20:28:30
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概述 集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，对“弱学习器” 尤为明显。弱学习器常指泛化性能略优于随机猜测的学习器。 对于每个弱学习器而言，个体学习不能太坏，并且要有“多样性”，即学习器间具有差异。即集成个体应“好而不同”。 假设基分类器的错误率相互独立，则由Hoe ...
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2019-01-08 23:34:48
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前言 集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类： 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。 第二类是个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器 ...
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2019-01-07 11:23:35
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模型融合算法概念 它不是具体的指某一个算法，而是一种把多个弱模型融合合并在一起变成一个强模型的思想 用模型融合算法的原因 1、单个模型容易过拟合，多个模型融合可以提高范化能力 2、单个模型预测能力不高，多个模型往往能提高预测能力 3、对于数据集过大或过小，可以分别进行划分和有放回的操作，产生不同的数 ...
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2019-01-05 23:20:23
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XGboost,全称Extrem Gradient boost,极度梯度提升，是陈天奇大牛在GBDT等传统Boosting算法的基础上重新优化形成的，是Kaggle竞赛的必杀神器。 XGboost属于集成学习的模型，在集成学习中主要有三个算法，Bagging，Boosting和Stacking，Ba ...
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2018-12-27 13:11:57
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集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能。 要获得好的集成，个体学习器应“好而不同”，即个体学习器要有一定的准确性，即学习器不能太坏，并且要有多样性，即学习器间具有差异。 接下来介绍两种集成方式，同时生成的并行化方法，以及串行的序列化方法。 1.Bagging和随机森 ...
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2018-12-24 22:04:16
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1.集成学习概念 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的思想是即便 ...
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2018-12-19 21:56:48
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