集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
前面博客分享，我们已经讲解了不少分类算法，有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道，当坐重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习（ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法，我们可以将其用不同的分类器组合起来，这种组合结果则被称为集成方法或者元算法。使用集成方法时会有多种形式：1.集成中只包含同种类型的个体学习器，这种个体学习
文件下载
评论信息
其他资源
- 上海交大网络安全课件
- 福州大学Linux 操作系统设计实践报告：进程通信
- 89c52单片机modbus源码
- C#7.0本质论_EssentialCSharp-7.0 源码 - 2020新版.zip.zip
- 语音实时频谱分析程序
- IEEE14节点模型
- 北京科技大学计算机网络实验报告及运行截图.zip
- mysql+PHP商城购物系统
- C# ReportViewer报表 自定义使用Mysql数据库
- opencv_haartraining等可执行文件
- usft_Auto_SysForeignKeyIndex.sql
- 通用巢：Nest + Angular Universal = @TrilonIO的:red_heart_selector:-源码
- KingbaseES R3 开发手册.pdf
- Delphi的延时函数代替sleep
- 数字证书制作工具 codesigningx86
- 纽曼A3不开机恢复方法
- SAR影像舰船目标检测
- 考试抽题软件
- Recovery Toolbox For Outlook 中文注册版(正版模式)
- 如何使用Pandas处理大批量数据
- 论文 语音识别
- 实验室设备管理系统小型
- 简易购物车javabean
- ArcGIS for Android 100.4.0示例完整源码
- IntelliJ-IDEA Windows 过度到 Mac 必备快捷键对照表
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
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