【机器学习】——方差和偏差、Bagging、Boosting、Stacking
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文章目录 集成学习(ensemble learning) 1.bagging(装袋法) 2.boosting(提升法) 3.stacking(堆叠法) 集成学习(ensemble learning) ...
- 机器学习模型的集成方法总结：Bagging, Boosting, Stacking, Voting, Blending
机器学习是人工智能的一个分支领域,致力于构建自动学习和自适应的系统,它利用统计模型来可视化.分析和预测数据.一个通用的机器学习模型包括一个数据集(用于训练模型)和一个算法(从数据学习).但是有些模型的 ...
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在一些数据挖掘竞赛中,后期我们需要对多个模型进行融合以提高效果时,常常会用到Bagging,Boosting,Stacking等这几个框架算法.下面就来分别详细讲述这三个框架算法.这里我们只做原理上的 ...
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机器学习作业 5 - 偏差和方差 import numpy as np import scipy.io as sio import scipy.optimize as opt import panda ...
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