摘要: 一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagg 阅读全文
posted @ 2017-09-13 17:20 追梦的独行者 阅读(244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来,形成一个性能更加强大的分类器,更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping,即自助法:它是一种有放回的抽样方法(可能抽到重复的样本)。 1、Bagging ( 阅读全文
posted @ 2017-09-13 15:50 追梦的独行者 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.算法介绍 分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。 分类树两个基本思想:第一个是将训练 阅读全文
posted @ 2017-09-13 09:12 追梦的独行者 阅读(5659) 评论(0) 推荐(0) 编辑