集成学习Adaboost算法跑通示例源码

本文来自于博客园，本文主要使用机器学习算法来将个体机器学习器的结果结合在一起，这个方法就是Stacking，希望对您的学习有所帮助。Ensemblelearning中文名叫做集成学习，它并不是一个单独的机器学习算法，而是将很多的机器学习算法结合在一起，我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中，个体学习器都相同，那么这些个体学习器可以叫做“基学习器”。个体学习器组合在一起形成的集成学习，常常能够使得泛化性能提高，这对于“弱学习器”的提高尤为明显。弱学习器指的是比随机猜想要好一些的学习器。在进行集成学习的时候，我们希望我们的基学习器应该是好而不同，这个思想在后面经常体现。“好”

中级项目管理工程师学习资料

山东大学计算机科学与技术学院机器学习课程的实验报告

Adaboost实战代码，利用决策树桩作为基弱分类器，并利用集成学习器进行病马死亡率的预测，得到了良好的预测效果。

用R实现多种主流的机器学习方法进行，对信用卡违约率进行机器学习建模、模型评价和调参

集成学习（Ensemble Learning）有时也被笼统地称作提升（Boosting）方法，广泛用于分类和回归任务。它最初的思想很简单：使用一些（不同的）方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得到一个更强大的分类器，来做最后的决策。本文件内包含多种集成学习方法，可进行选择，比较其优劣势

机器学习，对集成学习相关的知识整理后形成的ppt。包括相应的结构图。

文档是catBoost 原本，想要看看原算法的细节，请从原文开始

集成学习 ensemble 机器学习 集成方法 boosting PCA bagging boosting stacking