专栏文章汇总 文章结构: 0: 回顾boosting算法的基本原理 1: 提升方法AdaBoost算法 1.1 提升方法的基本思路 1.2 AdaBoost算法(分类) 1.3 AdaBoost算法(回归) 2: Adaboost算法的训练
俗话说,三个臭皮匠顶个诸葛亮。类似的,如果集成一系列分类器的预测结果,也将会得到由于单个预测期的预测结果。一组预测期称为一个集合(ensemble),因此这一技术被称为集成学习(Ensemble Learning)。集成学习算法称作集成方法
Ensemble Learning是机器学习里最常见的建模方法,RandomForest 和 GBDT 采用了Ensemble Learning模式,只是具体方法不同。 下面简单翻译下一 https://www.analyticsvidhy
在本文中,我将介绍一种关于集成学习的分析优化 因为知乎中对于markdown的支持太差了,本文不在知乎直接排版,所以阅读体验不是很好,若想获得更好的阅读体验,请点击下文链接进行阅读。集成学习方法论 chrer.com 所有的文章都会在我的博
那什么是集成学习呢,其实集成学习就是我一个模型解决不了这个问题,那我就使用很多模型一起来解决这个问题,就好像我一个人打不过你,我来找一帮人来揍你,集成学习就是这么干的,哇,感觉很多东西都是相通的呀,哈哈哈。集成学习是包含很多方法的,下面介绍
最近在学习stacking,于是写一个记录记载一下对集成学习的理解,当然此篇仅为个人记录所用,如果有什么错漏之处,仅各位提出。整个集成学习的框架来源于周志华教授的机器学习一书。只是对集成学习做个总结。 集成学习就是通过多种学习算法构建多个分
在文章《决策树》中讨论了简单决策树的构建,最后提到了决策树算法很容易引起过拟合问题,就是说当决策树贪婪的学习到“最优”的状态的时候,很容易就把数据中的一些噪声或者离群点当成正确的数据学习了进去,那么很显然会对模型的精度产生一定的影响,所以往
当我们在谈论AI AI 的概念前些年可谓是甚嚣尘上,虽然今年(2018)由于新的风口的出现,其热度相对减弱,但得益于前些年各厂商的狂轰乱炸,“未来已来”的概念已经深入人心,大家似乎预感 AI 时代马上就要来临。那么,如今 AI 的现状究竟如
【导读】本项目记录了面试NLP算法工程师常会遇到的问题,作者songyingxin。 1. 编程语言基础 该文件夹下主要记录 python 和 c++ 的一些语言细节, 毕竟这两大语言是主流,基本是都要会的,目前还在查缺补漏中。 C++面试
【导读】集成学习利用组合多个基础的模型,来得到比任意单个模型都好的性能,它在许多实际应用于数据竞赛中十分重要,比如Kaggle,本文整理了集成学习的一些教程、数据集、论文等学习资源。 书籍和教程 Ensemble Methods: Foun
目录 Jenkins持续集成学习-Windows环境进行.Net开发4 目录 前言 目标 Github持续集成 提交代码到Github 从Github更新代码 git上显示构建状态 自动触发构建 Gitlab持续集成 安装插件 配置Gitl
集成学习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”。集成学习可以用于分类问题集成,回归问题集成,特征选取集成,异常点检测集成等等,可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的
最近在kaggle等数据竞赛时,发现大家使用最多的竟然不是深度学习的方法,更多的是用传统吧的方法,然后最后加上集成学习的机制,也就是ensemble learning。这强烈激起了我学习集成学习的兴趣,于是有了下面这篇文章,文章用latex
硕士阶段,周边有同学在用集成学习研究风控问题,并以此发表了2-3篇论文。基于其为数不多的课题组分享,我脑补了集成学习的概念:多种算法混装在一个“箱子中”,通过一定手段将其集成。虽然老师说这种方法多么多么好,当时的我却不以为然,认为这跟“乱试
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》,清华大学出版社,雷明著,由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误,优化,源代码资源 原创声明:本文为 SIGAI 原创文章,仅供个人学习使用,未