本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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1.简介 随机森林和GBDT都属于集成学习。 集成学习可分为两大类：bagging和boosting； 随机森林（RF） ∈ bagging GBDT ∈ boosting 2.随机森林：由多个决策树组成的一个集成学习算法，可用于分类和回归（分类效果好于回归），最终结果采用投票制得出。 数据集处理： ...
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2020-05-21 00:19:26
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集成学习（ensemble learning）—bagging—RF Bagging主要关注降低方差。（low variance）Boosting关注的主要是降低偏差。（low bias） bagging是对许多强（甚至过强）的分类器求平均。在这里，每个单独的分类器的bias都是低的，平均之后bia ...
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2020-05-10 12:54:21
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bagging(随机森林)和boosting(关注偏差，adaboost,xgboost,GBDT) ...
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2020-05-06 11:55:00
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集成学习一：学习策略 一、生活中的例子 · 考虑5个人构成一个小组去参加测试： - 1. 选择题 - 2. 估算 - 3. 完成背唐诗300首(或单词8000个)的任务 - 4. 天文、地理、历史、化学、物理知识问题 二、集成学习定义 把复杂的任务分解成一组简单的任务，再把这些任务的解重新组合起来 ...
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2020-05-05 21:44:56
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随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的 ...
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2020-04-30 11:36:53
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集成学习 集成学习分为bagging和boosting两类，典型的bagging有随机森林等，典型的boosting有gbdt和adaboost等(xgboost和lightGBM都是基于gbdt的高效实现，在我的另外两篇博文中都有介绍)。 bagging与boosting的区别如下所述： 共同点： ...
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2020-04-21 15:17:19
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一、Boosting 1、Given the training data D = {$(x^{1},y^{1}),(x^{2},y^{2}),(x^{3},y^{3}),......(x^{m},y^{m})$} $x^{i}\in R^n$ $y\in (+1,-1)$ for each data ...
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2020-04-13 00:32:23
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梯度提升树(GBDT)的全称是Gradient Boosting Decision Tree。GBDT还有很多的简称，例如GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting )，GBRT(Gradient Boosting Regressi ...
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2020-04-13 00:29:22
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集成学习(Ensemble Larning)本身不是一个单独的机器学习算法，是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务的思想。通常的集成学习的方法指的是同质个体学习器。同质个体学习器使用最多的模型是CART决策树和神经网络。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 ...
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编程语言 时间：
2020-04-12 00:12:11
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