集成学习

文本分类的14种算法总结

文本分类的14种算法总结之前介绍了14种文本分类中的常用算法，包括8种传统算法：k临近、决策树、多层感知器、朴素贝叶斯（包括伯努利贝叶斯、高斯贝叶斯和多项式贝叶斯）、逻辑回归和支持向量机；4种集成学习算法
另请高明·2020-06-21 06:40

【机器学习基础】数学推导+纯Python实现机器学习算法4：决策树之ID3算法

目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、Adaboost等典型集成学习模型，都是以决策树模型为基础的。
风度78·2020-06-21 01:32

通俗讲解集成学习算法！

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：黄星源，Datawhale优秀学习者本文以图文的形式对模型算法中的集成学习，以及对集中学习在深度学习中的应用进行了详细解读
文文学霸·2020-06-20 23:56

机器学习算法基础5--决策树与随机森林

目录决策树决策树的实际划分信息熵信息增益常见决策树使用的算法泰坦尼克号乘客生存分类模型泰坦尼克号数据步骤决策树的结构、本地保存随机森林集成学习方法学习算法集成学习API随机森林的优点决策树决策树：程序设计中的条件分支结构就是
Wind_know·2020-06-20 23:28

《机器学习》学习笔记（七）——集成学习

机器学习(MachineLearning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率。本专栏将以学习笔记形式对《机器学习》的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！专栏链接：《机器学习》学习笔记目录个体与集成BoostingBoosting算法AdaboostAdaB
荣仔！最靓的仔！·2020-06-20 22:26

机器学习-集成学习ensemble learning

集成学习（ensemblelearning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为「弱学习器」）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。
Lulufer·2020-06-19 14:18

集成学习

顾名思义，集成学习（ensemblelearning）指的是将多个学习器进行有效地结合，组建一个“学习器委员会”，其中每个学习器担任委员会成员并行使投票表决权，使得委员会最后的决定更能够四方造福普度众生
庵摩罗果·2020-06-18 23:00

Task-5 模型集成

Task-5模型集成集成学习是一种机器学习范式。在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为弱学习器）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。
波心冷血·2020-06-03 10:34

深度学习中的集成学习

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，同时这些集成方法与具体验证集划分联系紧密。
o6eceici·2020-06-02 23:20

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成

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。1、集成学习方法常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting。
weixin_45012013·2020-06-02 21:47

29期第十一周笔记

Python数据学科相关（Matplotlib、Pandas）学习内容主要包括：Python数据分析、数据挖掘、机器学习、金融量化等侧重内容：数据清洗数据可视化（画图表）数据分析、文本挖掘建模预测：机器学习、集成学习
Kitty_61777·2020-06-01 23:47

第八篇：机器学习基础：集成学习算法：随机森林、Adaboost、 XGBoost

1集成学习1.1。何为集成方法？集成学习是一种机器学习范式。在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为「弱学习器」）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。
太阳不热·2020-05-29 10:41

《机器学习Python实现_09_02_决策树_CART》

简介CART树即分类回归树(classificationandregressiontree)，顾名思义，它即能用作分类任务又能用作回归任务，它的应用比较广泛，通常会用作集成学习的基分类器，总得来说，它与
努力的番茄·2020-05-27 06:00

零基础CV学习———基于街景字符编码识别

2.3基于pytorch读取数据并扩增三、字符识别模型3.1CNN简单介绍3.2pytorch构建CNN模型四、模型训练与验证4.1构造验证集4.2模型训练与验证4.3模型保存与加载五、模型集成5.1集成学习方法
ZCH_Debby·2020-05-20 19:18

机器学习08 决策树模型

决策树是很多集成学习的基模型，在机器学习中有着比较重要的位置。ID3ID3是最简单的树模型，树模型树模型，关键就在于要如何从根节点一步步分裂到叶子节点，所以分裂的依据就尤为关键。
hdd_forever·2020-05-15 21:58

2020-05-13

1.1集成学习1.1.1boostingboosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法。
smooth20·2020-05-13 18:54

（***********）集成算法

一、集成算法分为三类：几大算法之间的关系：https://blog.csdn.net/shange19/article/details/103000575目前的集成学习方法大致分为两大类：即个体学习器之间存在强依赖关系
羽天驿·2020-05-08 17:27

集成学习基础知识总结-Bagging-Boosting

理论在概率近似正确(（probablyapproximatelycorrect)学习框架下。一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习(仅比随机猜测稍好)。要求个体学习器要好而不同。好-要不随机猜测强，不同--多样性。Bagging(BootstrapAggregating):随机森林通过bootstrap采样形成N个数据集(样本扰动来保证多样性)，每个数据集训练一个模型，最终预测结果由
justisme·2020-05-06 11:00

【西瓜书阅读笔记】第8章 集成学习

第8章集成学习8.1个体与集成8.2Boosting8.3Bagging与随机森林8.3.1Bagging8.3.2随机森林RF8.4结合策略8.4.1平均法8.4.2投票法8.4.3学习法8.5多样性
岛民浩哥·2020-04-18 22:53

机器学习基础之模型集成

目前来说，同质个体学习器的应用是最广泛的，一般我们常说的集成学习的方法都是指的同质个体学习器，而同质个
心里有点小空白·2020-04-13 07:13

01 集成学习 - 概述、Bagging - 随机森林、袋外错误率

这几章我们聊聊集成学习，集成学习算法是目前为止我们在相同特征条件下做特征工程时，建立模型评分和效果最好的算法。比之前讲过的线性回归、Logist回归、KNN、决策树的评分效果都好。
白尔摩斯·2020-04-11 21:30

近年常用的几种DDOS攻击检测方法

1.基于组合分类器的ddos攻击流量分布式检测模型本研究提出了一种分布式攻击流量检测模型，该模型的核心检测部分采用的是机器学习中应用非常广泛的集成学习方法，即组合分类器的随机森林方法。
花半唐·2020-04-11 19:51

Python机器学习笔记 集成学习总结

集成学习（Ensemblelearning）是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合，从而获得比单个学习器显著优越的泛化性能。
战争热诚·2020-04-11 18:00

集成学习(ensemble learning)干货系列(2)——随机森林(Bagging)

这里是集成学习干货系列第二谈，本篇文章我们来浅谈随机森林，它是一种多决策树的bagging。
HowardEmily·2020-04-10 23:46

集成学习之Boosting-gbdt

一、什么是GBDT二、GBDT与传统Adaboost的不同之处三、GBDT的负梯度拟合四、GBDT算法流程五、GBDT工作过程实例六、GBDT常用损失函数七、算法的优缺点八、补充说明：几种常见的损失函数***************************************************************************************************
小小orange·2020-04-10 13:58

06 集成学习 - Boosting - GBDT算法原理、总结

05集成学习-Boosting-GBDT初探十四、GBDT的构成●GBDT由三部分构成：DT(RegressionDecistionTree-回归决策树)、GB(GradientBoosting-梯度提升
白尔摩斯·2020-04-10 05:48

集成学习之AdaBoost算法

1.回顾Boosting提升算法AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。在说AdaBoost之前，先说说Boosting提升算法。Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要相对容易一些，然后通过反复学习得到一系列弱分类器，组合这些弱分类器得到一个强分类器。Boosting算法
MoreMoreMore·2020-04-09 23:00

02 集成学习 - 特征重要度、Extra Tree、TRTE、IForest、随机森林总结

01集成学习-概述、Bagging-随机森林、袋外错误率五、特征重要度作为单个的决策树模型，在模型建立时实际上是寻找到某个特征合适的分割点。这个信息可以作为衡量所有特征重要性的一个指标。
白尔摩斯·2020-04-09 20:32

六、集成学习四、集成学习（Boosting、二)

三、XGBoostXGBoost也是GBDT的一种，也是加法模型和前向优化算法。在监督学习中，也可以分为：模型，参数，目标函数与学习方法：模型：给定输入x后预测输出y的方法，如回归、分类、排序等。参数：模型中的参数，比如线性回归中的权值和偏置。目标函数：损失函数、代价函数，包含正则化项。学习方法：给定目标函数后求解模型和参数的方法，比如：梯度下降法、数学推导等。这四方面的内容也指导着XGBoost
万物皆可代码·2020-04-09 16:58

六、集成学习三、集成学习（Boosting、一)

Boosting个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成基分类器的方法，提升（boosting）常见提升算法：Adaboost、GBDT、lightBGM、XGBoost一、AdaboostAdaboost是英文“AdaptiveBoosting（自适应增强）”的缩写，其自适应在于：前一个基本分类器被错误分类的样本权值会增大（被抽样的概率会增大），而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一
万物皆可代码·2020-04-09 16:53

机器学习之集成学习

集成学习(ensemblelearning)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
MoreMoreMore·2020-04-09 10:00

机器学习之集成学习

集成学习(ensemblelearning)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
MoreMoreMore·2020-04-09 10:00

04 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法构建

03集成学习-Boosting-AdaBoost算法原理十、AdaBoost算法构建上一章最后说明了每个基模型的权值α是如何求得的，于是我就可以对模型进行更新操作了。
白尔摩斯·2020-04-07 07:36

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging，boosting & 随机森林

[白话解析]通俗解析集成学习之bagging，boosting&随机森林0x00摘要本文将尽量使用通俗易懂的方式，尽可能不涉及数学公式，而是从整体的思路上来看，运用感性直觉的思考来解释集成学习。
罗西的思考·2020-04-06 11:00

随机森林

学会调参是进行集成学习工作的前提。参数可分为两种，一种是影响模型在训练集上的准确度或影响防止过拟合能力的参数；另一种不影响这两者的其他参数。模型的准确度由其
小新新的蜡笔·2020-04-06 08:00

机器学习笔记|决策树算法

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。先来了解一下决策树的基本流程：这个例子中要根据房产、婚姻情况、年收入这三个特征（属性）对10个样本数据
司马安安·2020-04-05 15:37

task4:二手车价格预测的模型结果融合-学习笔记

https://www.cnblogs.com/libin47/p/11169994.html常见的集成学习&模型融合方法包括：1，简单加权融合：a，回归(分类概率）：算术
sgoes·2020-04-04 19:56

模型融合

bagging(随机森林模型是基于bagging融合的代表)2.boosting（GBDT和XGboost模型是基于boosting融合的代表）3.stacking此三种方法主要是从模型角度讲解如何进行集成学习
蔓藤树下的甜蜜·2020-04-04 18:33

集成学习原理小结

集成学习(ensemblelearning)可以说是现在非常火爆的机器学习方法了。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。
倔强_beaf·2020-04-04 16:06

集成学习 —Bagging 、Boosting-周志华

集成学习：构建多个分类器（弱分类器），用某种策略将多个结果集成起来，作为最终结果。要求：每个弱分类器具备一定的“准确性”，分类器之间具备“差异性”。集成学习有效的理论依据：最简单的voting方法。
吹洞箫饮酒杏花下·2020-04-01 10:41

【集成学习方法通俗入门】《Basics of Ensemble Learning Explained in Simple English》by Tavish Srivastava

BasicsofEnsembleLearningExplainedinSimpleEnglishIntroductionEnsemblemodelingisapowerfulwaytoimproveperformanceofyourmodel.Itusuallypaysofftoapplyensemblelearningoverandabovevariousmodelsyoumightbebuil
hzyido·2020-03-31 07:28

【译】MLXTEND之StackingRegressor

software/mlxtend-latest.pdfgithub:https://github.com/rasbt/mlxtend译者：wong小尧regressor.StackingRegressor集成学习中
wong小尧·2020-03-30 18:29

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第12章 设备和服务器上的分布式 TensorFlow

（第一部分机器学习基础）第01章机器学习概览第02章一个完整的机器学习项目（上）第02章一个完整的机器学习项目（下）第03章分类第04章训练模型第05章支持向量机第06章决策树第07章集成学习和随机森林第
SeanCheney·2020-03-30 10:45

05 集成学习 - Boosting - GBDT初探

04集成学习-Boosting-AdaBoost算法构建回顾：1、Bagging-随机森林是一个并行模型，Boosting是一个串行模型，所以Boosting模型运算效率会低一些。
白尔摩斯·2020-03-30 07:52

03 集成学习 - Boosting - AdaBoost算法原理

02集成学习-特征重要度、ExtraTree、TRTE、IForest、随机森林总结八、Boosting提升学习提升学习是一种机器学习技术，可以用于回归和分类问题。
白尔摩斯·2020-03-30 02:35

ML 监督学习 集成学习 Boosting

集成学习是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯分类器，K-近邻等构成。
XinY_VV·2020-03-29 06:03

机器学习-集成学习1

集成学习概述案例分析对于不同的癌症症状，教授ABC的预测准确率不尽相同如何通过三位教授的意见使得对癌症的预测成功率能够最大化呢？
amorfatilily·2020-03-24 11:22

随机森林算法简介

随机森林就是用过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支------集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习就是使
我是吸血鬼·2020-03-22 09:07

AdaBoost & GradientBoost(&GBDT)

"Boosting"的基本思想是通过某种方式使得每一轮基学习器在训练过程中更加关注上一轮学习错误的样本关于AdaBoosting：集成学习之Boosting——AdaBoost原理AdaBoost（AdaptiveBoost
madeirak·2020-03-21 19:36

做集成学习的时候出现`AttributeError: 'list' object has no attribute 'set_params'`不知道怎么解决

做集成学习的时候出现AttributeError:'list'objecthasnoattribute'set_params'不知道怎么解决fromsklearn.ensembleimportAdaBoostRegressorestimator
chentao326·2020-03-21 14:06
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