ensenble 学习

主要的方法

  • boosting ：多个弱分类器组成强分类器
  • bagging(booststrap aggregating) ：将训练数据中数据重新采样，训练好模型后，在添加到一起平均。
  • stacking：从训练集与测试集中同时采样数据进行训练，然后多模型融合。
    stacking_jianshu
    模型融合
    mlwave
    kaggle_intro
最后编辑于 ：
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明：文章内容（如有图片或视频亦包括在内）由作者上传并发布，文章内容仅代表作者本人观点，简书系信息发布平台，仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容