bagging

集成学习（Bagging和Boosting）

一概念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 xff0c 集成学习潜在的思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测 xff0c 其他的弱分类器也可以将错误纠正回来 Baggging 和Boosting都是模

bagging boosting 集成学习

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称 xff0c 其中包含多种集成学习的思想 Boosting Boosting方法训练基分类器时采用串行的方式 xff0c 各个基分类器之间有依赖它的基本思路是将基分类器层层叠加 xff0c 每一层在

boosting bagging 集成学习中

提升树是一种以分类树或者回归树为基本分类器的提升方法对于分类树只需将adaboost算法中的基函数设置为二分类二叉树即可而回归树则是根据残差来训练下一个分类器的回归二叉树下面主要介绍一下回归提升树的算法回归提升树回忆一下 xff0

bagging 与随机森林