机器学习实战——组合方法与AdaBoost
对于分类问题，在给定数据集前提下，训练比较粗糙的弱分类器比精确的强分类器容易得多。另外，Schapire证明了强可学习与弱可学习是等价的，因此首先学习简单的弱分类器，并进行组合就可以得到强分类器，这就是组合方法的理论基础。 组合（Ensemble）方法是一种提高分类准确率的方法，是一个由多个弱分类器...
机器学习实战——组合方法与AdaBoost
对于分类问题，在给定数据集前提下，训练比较粗糙的弱分类器比精确的强分类器容易得多。另外，Schapire证明了强可学习与弱可学习是等价的，因此首先学习简单的弱分类器，并进行组合就可以得到强分类器，这就是组合方法的理论基础。 组合（Ensemble）方法是一种提高分类准确率的方法，是一个由多个弱分...
Ensemble method of machine learning 机器学习中的组合方法
最近做了不少的kaggle机器学习竞赛，总结出了一个经验：做好了feature enginering可以进到前百分之20，如果要进到前百分之10，那么就需要Ensemble method的支持了，所以最近专门深入了解了以下组合的各种方法。通过学习发现组合方法真的是屡试不爽，在竞赛的后期，黔驴技穷，走...
机器学习-组合方法
Ensemblemethods（集成方法）机器学习中的集成方法指结合若干个简单的基模型，最后得到一个相对复杂的预测模型。具体为对不同算法得到的结果通过某种方式集成在一起，或者对相同算法的参数组合在一起得到最后结果。常见的集成方法可分为平均方法（Averagemethods）和提升方法（Boostme...