1. 前言 前面从整体的角度介绍了集成学习算法，集成学习算法分为Bagging、Boosting、Stacking。Bagging的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，Boosting的特点是各个弱学习器之间有依赖关系，Stacking的特点是在多个学习器的基础上再加一个机器学习算法进行预测。 <! ...
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2018-11-14 14:12:34
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随机森林 个体与集成 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率，这些技术称为组合（ensemble）或者分类器组合（classifier combination）方法。组合方法由训练数据构建一组基分类器（base classifier）,然后通过对每个基分类器的预测进行投票来进行分类。 考虑一个简单... ...
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2018-10-26 22:16:05
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Ensemble learning 集成算法 目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起 Bagging：并行 训练多个分类器取平均 全称：bootstrap aggregation（说白了就是并行训练一堆分类器） 最典型的代表就是随机森林啦 随机：数据采样随机，特征选择随机 森林：很多个决策树并 ...
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2018-10-04 10:06:59
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ENSEMBLE： ensemble methods（组合方法）机器学习里面指几种算法的组合在一起的方法。也叫融合学习，集合方法等。 WORD2VEL：word embeddings“词向量”，将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。 RESCALING:再缩放， ...
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2018-09-22 21:54:38
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本篇博客主要是对周志华“机器学习”中集成学习这一章的摘抄，总结，以及自己使用过程中的一点经验。 1、集成学习的基本概念、条件及意义 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统（multi-classifier system）、基于委 ...
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2018-09-09 23:32:57
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xgboost 基本概念Given dataseta tree ensemble model uses K additive functions to predict the outputwhere, 是CART的集合优化目标其中，为正则项when train the model in additi... ...
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2018-09-03 02:23:53
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代码来自 sklearn的demo：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/ensemble/plot_isolation_forest.html#sphx-glr-auto-examples-ensemble-plot-isolation-fore ...
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2018-08-27 18:09:00
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1、集成方法概述 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。也就是常说 ...
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2018-08-02 01:55:22
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Ensemble公共MySQL数据库 对于大量数据和更详细的分析，Ensemble的MySQL服务器ensembldb.ensembl.org，useastdb.ensembl.org或asiadb.ensembl.org，可以以匿名方式访问。 第三台服务器martdb.ensembl.org提供对 ...
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2018-07-18 21:40:46
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1,集成 集成（Ensemble）分类模型是综合考量多个分类器的预测结果，从而做出决策。一般分为两种方式：1）利用相同的训练数据同时搭建多个独立的分类模型，然后通过投票的方式，以少数服从多数的原则做出最终的分类决策。如随即森林分类器的思想是在相同的训练数据上同时搭建多棵决策树。随机森林分类器在构建每 ...
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2018-07-18 18:06:19
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