集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
本文所有代码都是基于python3.6的,数据及源码下载:传送门 引言 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,当做重要决定时,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...
Bagging策略和随机森林的应用以及线性回归与局部加权回归三种实例(线性回归、AdaBoost、GradientBoostingRegressor)【机器学习】
一.Bagging策略bootstrap aggregation 有放回抽样集合从样本集中重采样(有重复的)选出n个样本在所有属性上,对这n个样本建立分类器(ID3、C4.5、CART、SVM、Logistic回归等)重复以上两步m次,即获得了m个分类器将数据放在m个分类器上,最后根据m个分类器的投...
【机器学习笔记之六】Bagging 简述
本文结构:基本流程有放回抽样的好处Bagging特点sklearn中Bagging使用Bagging和Boosting的区别bagging:bootstrapaggregating的缩写。是一种并行式集成学习方法,可用于二分类,多分类,回归等任务。基本流程:对一个包含m个样本的数据集,有放回地进行m...