集成学习总结&Stacking方法详解

上传者: 38612527 | 上传时间: 2023-01-01 20:51:29 | 文件大小: 153KB | 文件类型: PDF
本文来自于csdn,文章主要介绍了集成学习的几种方法和其相应的应用等相关内容。集成学习主要分为bagging,boosting和stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。这部分主要转自网络。给定一个大小为n的训练集D,Bagging算法从中均匀、有放回地选出m个大小为n'的子集Di,作为新的训练集。在这m个训练集上使用分类、回归等算法,则可得到m个模型,再通过取平均值、取多数票等方法综合产生预测结果,即可得到Bagging的结果。加入的过程中,通常根据它们的上一轮的分类准确率给予不同的权重。加和弱学习者之后,数据通常会被重新加权,来

文件下载

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明