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 ....
本页面内关键词为智能算法引擎基于机器学习所生成，如有任何问题，可在页面下方点击"联系我们"与我们沟通。
集成学习相关内容
- 集成学习性能
- 学习集成swagger
- 学习集成
- 机器学习集成学习
- 模型集成学习
- 集成学习stacking
- 集成学习随机森林
- 集成学习梯度
- 集成学习机器学习
- 集成学习learning
- 集成学习分类
- 机器学习集成学习模型
- 分类集成学习
- 集成学习bagging boosting
- 机器学习集成学习boosting
- 集成学习原理
- 集成学习树
- 集成学习gradient
- 集成学习梯度树
- 集成学习决策树
- 集成学习gradient boosting
- scikit-learn集成学习
- 教程集成迁移学习
- 教程集成学习
- 集成迁移学习
- xgboost集成学习
- 集成学习模型
- 学习集成gitlab
- 集成学习task1
- 集成学习机器学习模型