机器学习平台 PAIbagging-阿里云

文章 2024-01-29 来自：开发者社区

机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现

机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现【导读】本文主要介绍如何实现Bagging算法，作为一种集成算法我们假设其基分类器已经写好。本文代码中，直接使用sklearn中的决策树分类器等基分类器。1. 回顾知识点从训练集中均匀随机有放回地采样不同的子集且训练不同的基础模型给定集合 D通过从D中均匀随机的有放回采样m个样本构建 Di（drawn with replacement, 取出....

文章 2023-05-16 来自：开发者社区

机器学习 - [集成学习] - Bagging算法的编程实现

机器学习 - [集成学习]Bagging算法的编程实现李俊才（jcLee95）的个人博客已入驻阿里云博客邮箱：291148484@163.com本文地址：- https://developer.aliyun.com/article/- https://blog.csdn.net/qq_28550263/article/details/115439639【导读】本文主要介绍如何实现Baggin....

文章 2023-02-14 来自：开发者社区

机器学习--方差和偏差、Bagging、Boosting、Stacking

一、方差和偏差在统计学习中我们通常会使用方差和偏差来衡量一个模型，偏差：训练到的模型与真实模型之间的区别（图中蓝点与加号之间的距离）；方差：每次学习的模型之间差别有多大；图中【中间的加号指的是我们要学的真实模型的地方，圆圈是可容忍的区域，蓝色的圆指的是训练的模型得出的结果，蓝色的点的个数代表了所训练模型的个数】如果所有训练的模型都在大圆内且与加号离得很近的话，我们可以认为模型有低偏差和低方....

文章 2023-01-18 来自：开发者社区

【机器学习】集成学习（Bagging）——随机森林（RandomForest）（理论+图解+公式推导）

2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言集成学习方式大致分为两种，一种是Boosting架构，采用模型之间串行的方式，典型算法代表为AdaBoost、GBDT等，第二种为Bagging，它是采用模型独立并行的架构，典型算法代表随机森林。我们集成模型是为了提高模型的泛化能力，希望每个学习器能够有各自的特点，而....

问答 2022-07-31 来自：开发者社区

机器学习的Bagging袋装法采用了什么抽样方法呀？

问答 2022-07-31 来自：开发者社区

机器学习的Bagging袋装法在分类时做了些什么呢？

问答 2022-07-31 来自：开发者社区

机器学习的Bagging袋装法中包含哪几个阶段呀？

问答 2022-07-31 来自：开发者社区

机器学习的Bagging和Boosting构建基础分类器时哪个是串行，哪个是并行呢？

文章 2018-02-02 来自：开发者社区

机器学习入门|集成学习（boosting,bagging）

集成学习，顾名思义，把多个学习算法结合起来，以达到比单一学习算法更优秀，泛化性能更好的学习算法。不过，把好的学习器和不好的结合在一起，按常理来说会产生一个不好不坏的，为了使结合起来的算法比单一算法更优秀，就需要单一算法是“好而不同”，也就是不同的算法需要有多样性，同时又要有一定的准确性，这样结合起来后，才能达到互补的状态。但同时，准确性与多样性不能兼具，调整这个度非常重要。 boosting ....

文章 2017-09-19 来自：开发者社区

机器学习中Bagging和Boosting的区别

Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本...

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