深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习

前言

在解决分类问题时，假如分类模型不够强大，对样本的分类结果就不会很理想。这时如果我们多找一些分类模型，让它们一起做决策，模型强度会不会高一点呢？

集成学习就是把多种分类器按策略组合起来，并根据所有分类器的分类结果做出最后的判断。

如下图，三种分类器的分类结果都有一点点错误，如果把三类组合在一起就可以完美地把所有形状都区分开，而且分割曲线也较为平滑。

集成学习属于监督学习中的分类问题，分为boosting和bagging两大类。

深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习相关推荐

深度学习核心技术精讲100篇（十五）-搜索引擎Indri系列之安装及使用
前言 Indri是Lemur项目衍生的一个基于语言模型的新的搜索引擎,由University of Massachusetts和Carnegie Mellon University合作开发. 安装下 ...
深度学习核心技术精讲100篇（十九）--GBDT(梯度提升树) 和 Resnet (残差网络)的原理
残差残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.在集成学习中可以通过基模型拟合残差,使得集成的模型变得更精确:在深度学习中也有人利用layer去拟合残差将深度神经网络的性能提高变强.这 ...
深度学习核心技术精讲100篇（十四）-一文带你看懂GPflow的前世今生
什么是GPflow GPflow是一个高斯过程的工具包,接口部分由python实现,内部的部分计算则由Tensorflow实现. 主要特点有二个:一是使用变分推理作为近似方法,二是使用自动微分进行求导 ...
深度学习核心技术精讲100篇（十二）-DCGAN(对抗生成网络）算法应用及代码实现
前言一次偶然看到一个换脸的视频,觉得实在是很神奇,于是饶有兴致的去了解一下换脸算法.原来背后有一个极为有意思的算法思想--对抗生成. 随后各种各样的GAN算法以指数级增长的方式涌现出来,比如WGAN ...
深度学习核心技术精讲100篇（十）-机器学习模型融合之Kaggle如何通过Stacking提升模型性能
前言之前的文章中谈到了机器学习项目中,要想使得使得机器学习模型进一步提升,我们必须使用到模型融合的技巧,今天我们就来谈谈模型融合中比较常见的一种方法--stacking.翻译成中文叫做模型堆叠,接下 ...
深度学习核心技术精讲100篇（十六）-搜索引擎Indri系列之如何建立索引 (Indexing)检索评价 (Evaluation)
前言在为文档集建立索引时,需要执行IndriBuildIndex path-to-to-index_parameter_file.这里的index_parameter_file是xml格式的参数文件 ...
深度学习核心技术精讲100篇（十八）-巨量数据下美团是如何实现数据治理的？
背景大数据时代的到来,让越来越多的企业看到了数据资产的价值.将数据视为企业的重要资产,已经成为业界的一种共识,企业也在快速探索应用场景和商业模式,并开始建设技术平台. 但这里要特别强调一下,如果在大 ...
深度学习核心技术精讲100篇（七）-keras 实战系列之深度学习模型处理多标签（multi_label）
前言最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-label classification)的任务,必须要强调的是多标签(multi-label)分类任务和多分类(multi-class) ...
深度学习核心技术精讲100篇（七十九）-深度学习应用实战案例：携程金融自动化迭代反欺诈模型体系
前言支付欺诈风险是携程金融风控团队的主要防控对象,它一般是指用户卡片信息或账号信息泄露后,欺诈分子利用这些信息在携程平台进行销赃,侵害用户资金安全,给用户和携程平台带来损失. 1. 高对抗性欺诈分 ...

深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习

前言

深度学习核心技术精讲100篇（七十五）-集成学习相关推荐

最新文章

热门文章