集成学习

机器学习入门学习笔记（七）集成学习

集成学习(ensemblelearning)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-classifersystem)、基于委员会的学习(committee-basedlearning
城东小路·2020-08-08 14:30

30 分钟学会 XGBoost

一，xgboost和GBDTxgboost是一种集成学习算法，属于3类常用的集成方法(bagging,boosting,stacking)中的boosting算法类别。
算法channel·2020-08-07 22:54

机器学习——分类器算法对比（KNN、SVM、朴素贝叶斯、随机森林、Adaboost）（学习笔记）

邻近(KNN)基础算法实例优缺点代码实现支持向量机(SVM)基础算法对偶问题松弛变量核函数代码实现朴素贝叶斯算法基本算法优点代码实现过拟合(Overfitting)以及欠拟合(Underfitting)集成学习方差和偏差模型的偏差和方差是什么
XuZhiyu_·2020-08-07 21:47

决策树算法改进——集成学习

决策树算法改进——集成学习1.集成学习定义使用多种弱学习方法(即ID3算法，C4.5算法，CART算法)的组合，做多个分类模型，即多棵决策树(类比多专家投票)，来获取比原方法更优的分类结果。
Simplify1024·2020-08-07 20:52

随机森林算法——Random Forest（RF）

Bagging和Boosting概念及区别随机森林属于集成学习（EnsembleLearning）中的bagging算法。在集成学习中，主要分为bagging算法和boosting算法。
Fan2g·2020-08-07 19:20

机器学习算法分类-总览

无监督学习(UnsupervisedLearning)3.强化学习(ReinforcementLearning)4.神经网络与深度学习(NeuralNetworksandDeepLearning)5.集成学习
zhangfang2741·2020-08-07 19:26

【机器学习】Random Forest、Adaboost、GBDT （非常详细）

本文主要介绍基于集成学习的决策树，其主要通过不同学习框架生产基学习器，并综合所有基学习器的预测结果来改善单个基学习器的识别率和泛化性。
轻轻一point·2020-08-07 17:45

Datawhale 零基础入门CV - Task 05 模型集成

本章作为本次赛题学习的最后一章，将会讲解如何使用集成学习提高预测精度。5模型集成本章讲解的知识点包括：集成学习方法、深度学习中的集成学习和结果后处理思路。
顶尖菜鸟·2020-08-07 17:52

【ML算法】随机森林算法的总结（一）之决策树

2.集成学习思想。3.随机森林算法的形成一、决策树算法1.决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归方法。其主要优点是模型具有可读性。决策树学习主要包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的修剪。
六毛吧·2020-08-07 16:46

随机森林算法小结

目录：集成学习概念个体学习器概念boostingbagging结合策略(平均法，投票法，学习法)随机森林思想随机森林的推广优缺点sklearn参数应用场景1、集成学习概念集成学习(Ensemblelearing
DawN、·2020-08-07 15:36

决策树和分类算法

机器学习之决策树非集成学习的算法ID3算法信息熵信息增益完整的例子（来自赵卫东的机器学习一书）算法思想（类似贪婪算法）缺陷C4.5C5.0CART集成学习的算法装袋法提升法GBDT随机森林分类算法是利用训练样本集获得分类函数即分类模型
legendaryhaha·2020-08-07 14:12

决策树、GBDT与Xgboost详解

GBDT算法是属于Boosting算法族的一部分，可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习的范畴。决策树由于GBDT中的弱学习器采用的是决策
小薛漂移王·2020-08-07 14:45

Tensorflow基本模型之随机森林

随机森林简介随机森林是一种集成学习方法。训练时每个树分类器从样本集里面随机有放回的抽取一部分进行训练。预测时将要分类的样本带入一个个树分类器，然后以少数服从多数的原则，表决出这个样本的最终分类类型。
AI异构·2020-08-06 13:26

知识蒸馏经典论文阅读

整体的论文研究动机如下：模型在工业落地对实时性和计算资源有要求高，尤其是像移动终端，需要在尽可能小的部署代价下快速得到准确预测结果为了提升模型准确率，往往采用集成学习的思想，用一组模型共同决策，而这更增加了模型的体量
把球交给DerAx·2020-08-06 12:41

文献阅读：Improving Multi-Task Deep Neural Networks via Knowledge Distillation for Natural Language Under

发布地方：arxiv面向任务：知识蒸馏论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.09482论文代码：https://github.com/namisan/mt-dnn0.摘要尽管集成学习能够提升模型性能
JasonLiu1919·2020-08-06 12:07

深度学习-- > NLP -- > improving multi-task deep neural networks via knowledge distillation for natural

improvingmulti-taskdeepneuralnetworksviaknowledgedistillationfornaturallanguageunderstanding，论文链接MT-DNN-KD动机和创新点集成学习的方
村头陶员外·2020-08-06 12:57

集成学习--(摘自西瓜书)

集成学习通过将多个学习器进行结合，常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能，对“弱学习器”尤为明显。弱学习器常指泛化性能略优于随机猜测的学习器。集成学习的结果通过投票法产生，即“少数服从多数”。
weixin_30538029·2020-08-05 11:54

集成学习：Bagging与随机森林

BaggingBagging是并行式集成学习方法的著名代表，它是基于自助采样法(有放回的取样)来提高学习器泛化能力的一种很高效的集成学习方法。
bigbigship·2020-08-05 11:28

集成学习

集成学习：结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。
Ther_DB·2020-08-05 11:17

集成学习的一些博文（Ensemble Learning）

分享几篇集成学习的文章，不一定是最优的文章，但一定是使我有所收获的文章集成学习是一个宽泛的概念，泛指通过组合几个若的学习器，得到一个强的学习器。
tim5wang·2020-08-05 11:16

集成学习原理小结

我只是一名搬运工，以下内容来自：刘建平Pinard：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6131423.html1.背景  集成学习(ensemblelearning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了
ll_lin·2020-08-05 11:15

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，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，其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。
纸上得来终觉浅～·2020-08-05 10:54

最全集成学习—多样性度量的方法总结

1.常用的多样性度量的方法大体可分为两种：成对多样性度量和非成对多样性度量，成对得多样性度量首先计算每一对分类器之间的多样性值，然后用其平均值衡量集成系统的多样性；非成对多样性度量直接计算集成系统的多样性值。1.1成对的多样性度量在介绍成对的多样性度量的方法之前，首先引入以下符号：假设有个分类器，和(i,j=1,2,............,,ij)分别为两个不同的分类器，（）为分类器和都对其正确
Panpan Wei·2020-08-05 10:58

集成学习（史上最全面）

一、集成学习法在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。
翻滚吧~CODE君·2020-08-05 10:15

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习有两个流派，一个是boosting派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是bagging流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。
弓长壹次心·2020-08-05 01:59

十大经典预测算法（六）---集成学习（模型融合算法）

模型融合算法概念它不是具体的指某一个算法，而是一种把多个弱模型融合合并在一起变成一个强模型的思想用模型融合算法的原因1、单个模型容易过拟合，多个模型融合可以提高范化能力2、单个模型预测能力不高，多个模型往往能提高预测能力3、对于数据集过大或过小，可以分别进行划分和有放回的操作，产生不同的数据子集，然后通过数据子集训练不同的分类模型，最终合并成一个大的分类器4、对于多个异构的特征集的时候，很难进行融
weixin_30768175·2020-08-04 19:02

机器学习算法（12）之集成学习之模型融合

前言：集成学习（EnsembleLearning），广泛用于分类和回归任务。
且行且安~·2020-08-04 16:27

支持向量机之数学理论知识（一）

如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。
amy_1217·2020-08-04 13:12

Gradient Tree Boosting (GBM, GBRT, GBDT, MART)算法解析和基于XGBoost/Scikit-learn的实现

1.概要GradientTreeBoosting(别名GBM,GBRT,GBDT,MART)是一类很常用的集成学习算法，在KDDCup,Kaggle组织的很多数据挖掘竞赛中多次表现出在分类和回归任务上面最好的
LarryNLPIR·2020-08-04 09:24

集成学习算法汇总----Boosting和Bagging（推荐AAA）

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘（博主亲自录制视频）https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=shareadaboost(adaptiveboost)bootstingisa
weixin_34206899·2020-08-04 05:25

集成学习-机器学习

集成学习：集成学习就是对多个弱监督学习模型进行组合来生成一个更好更全面的强监督模型，集成学习的思想在于;即便其中一个弱分类器分类错误了，其他模型也会将错误进行纠正。
椒椒。·2020-08-03 22:35

【机器学习】这份分类决策树算法介绍请收好！

决策树算法也是当前很多集成学习算法的基础，集成算法的效果往往比单独使用决策树算法效果更好。关键词：决策树，集成学习1初识决策树决策树就是一个根据原始数据的特征的重要性逐渐确定数据的类别的一种算法。
菊子皮·2020-08-03 20:18

R语言 集成算法（Bagging算法和Adaboot算法）

setwd('G:\\R语言\\大三下半年\\数据挖掘：R语言实战\\')>data=read.csv("G:\\R语言\\大三下半年\\数据挖掘：R语言实战\\数据挖掘：R语言实战（案例数据集）\\10集成学习
程志伟·2020-08-03 15:47

【李宏毅机器学习笔记】 24、集成学习（Ensemble）

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？【李宏毅机器学习笔记】3、gradientdescent【李宏毅机器学习笔记】4、Classification【李宏毅机器学习笔记】5、LogisticRegression【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍DeepLearning【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagatio
qqqeeevvv·2020-08-03 12:38

DeepLearnig Notes

博客都会不定期迭代更新目录零数字图像处理-传统解决方案0图像处理图像基础、运算图像增强图像编码图像还原图像分割图像识别图像特征表示、提取图像重建1机器学习线性模型决策树贝叶斯k近邻数据降维聚类、EM算法支持向量机人工神经网络半监督学习集成学习一深度学习知识结构
Fighter Fong·2020-08-03 10:04

决策树算法原理(上)

它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。本文就对决策树算法原理做一个总结，上篇对ID3，C4.5的算法思想做了总结，下篇重点对CART算法做一个详细的介绍。
sun_shengyun·2020-08-03 04:43

SVM支持向量机原理(一) 线性支持向量机

如果不考虑集成学习的算法，
sun_shengyun·2020-08-03 04:42

【集成学习】scikit-learn随机森林调参小结

原文：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6160412.html在Bagging与随机森林算法原理小结中，我们对随机森林(RandomForest,以下简称RF）的原理做了总结。本文就从实践的角度对RF做一个总结。重点讲述scikit-learn中RF的调参注意事项，以及和GBDT调参的异同点。1.scikit-learn随机森林类库概述在scikit-learn中，
sun_shengyun·2020-08-03 04:41

随机森林算法梳理

1.集成学习概念集成学习，顾名思义，通过将多个单个学习器集成/组合在一起，使它们共同完成学习任务，有时也被称为“多分类器系统（multi-classifiersystem）”、基于委员会的学习（Committee-basedlearning
老James·2020-08-03 04:25

keras集成学习一

keras集成学习一集成学习的概念IndividualLearner个体学习器Aggregator结合模块Bagging法集成学习的基本流程生成数据集训练个体学习器神经网络集成方法选择平均法投票法学习法
Subranium·2020-08-03 04:19

keras集成学习二-回归问题

keras集成学习二-回归问题数据描述keras普通实现模型结构模型输出模型损失曲线keras集成学习-平均法模型结构模型输出模型损失曲线keras-scikit_learn集成学习模型输出keras集成学习
Subranium·2020-08-03 04:19

机器学习之集成学习之adaboost

Adaboost算法原理分析和实例+代码（简明易懂）【尊重原创，转载请注明出处】http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333  本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间，才明白他的基本原理。也许是自己能力有限吧，很多资料也是看得懵懵懂懂。网上找了一下关于Adaboost算法原理分析，大都是你复制我，我摘抄你，反正我也搞不
数据科学家corten·2020-08-03 03:29

机器学习第六篇：集成学习AdaBoost

1.理论知识：集成学习根据学习器之间是否存在依赖关系划分为两类：学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法——Boosting学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法——Bagging
一个小路人·2020-08-03 00:16

机器学习教程 之 支持向量机： 代码篇（基于SMO算法求解）

支持向量机是机器学习领域里最强的几种分类器之一，被广泛的运用于各种分类回归问题，如果不考虑集成学习算法以及近几年出现的深度学习算法，支持向量机的性能可以说是在学习领域具有统治地位，在一些中小型的数据集上它的性能甚至能够超过一些深度学习网络
Liangjun_Feng·2020-08-02 21:32

keras集成学习三-分类问题

keras集成学习三-分类问题数据描述keras普通实现模型结构模型输出模型损失以及准确率曲线keras-scikit_learn集成学习模型输出keras集成学习-学习法模型结构模型输出模型损失以及准确率曲线代码位置文档完整位置
Subranium·2020-08-02 20:31

AdaBoost算法详解及Python实现--scikit

对于集成学习算法来说有两个问题需要解决：一是在每一轮的训练中是如何改变训练数据的权重或概率分布；二是如何将弱分类器组合成
yanhx1204·2020-08-02 19:12

集成学习（Bagging、随机森林、Stacking）

Bagging(BootstrapAGGregatlNG)思维导图原理和算法描述Bagging的思想如上图所示，对于给定的m个样本训练集，通过随机采样得到T个样本集，对每个样本集进行训练，得到T个学习器，通过选择结合策略得到最后的结果。Bagging算法的伪代码如上图所示，输入一个包含m个样本的训练集、一个基学习算法以及需要训练的轮数T,训练T次，输出为最终的强分类器。对于t=1,2…,T:对训练
摸黑也码着代码·2020-08-02 18:05

ML-集成学习：AdaBoost、Bagging、随机森林、Stacking(mlxtend)、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost原理推导及实现

目录1.名称简介2.设计集成原则3.集成学习算法分类4.Boosting4.1基本流程4.2Adaboost实现4.2.1.分类4.2.2.回归4.2.3Adaboost的正则化4.2.4Adaboost
jj_千寻·2020-08-02 16:43

【机器学习】实验五 集成学习（投票方式）

文章目录一、实验内容二、理论准备三、实验环境四、实验过程五、实验结果六、实验总结实验代码（github)一、实验内容投票方式的集成学习。用5-6个模型。使用MNIST数据集。
炒扁豆·2020-08-02 15:44

集成学习实验

集成学习实验实验要求实验要求1.模型：RandomForest和GradientTreeBoosting；2.数据：自行下载；3.要求：对比两种方法的回归/分类；importpandasaspdfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestRegressor
『 venus』·2020-08-02 13:15
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