3_模型集成 - 随笔分类 - _1024

模型集成04-GMM

摘要：机器学习基础06：GMM 阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:42 _1024 阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

模型集成03-RF/GBDT/GBDT+LR

摘要：机器学习基础06：RF 阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:41 _1024 阅读(119) 评论(0) 推荐(0)

模型集成02-AdaBoost

摘要：这个topic内容不多，一点基础概念吧。阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:40 _1024 阅读(110) 评论(0) 推荐(0)

模型集成01-Bagging/Boosting/Stacking

摘要：1、常用的集成学习方式目前来看，常用的集成学习可以分为三类：Bagging、Boosting、Stacking。其中： Bagging使用相同的数据集和相同类型的基决策器。不同的基决策器，并行地通过自举采样，分别训练一个决策器，然后对分类结果进行投票，从而获得最终结果。以RF为代表。 Boosti 阅读全文

posted @ 2016-12-10 22:40 _1024 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)

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