集成学习主要有哪几种框架？

等待是失败的源头 2022-03-03 10:08:46

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weixin_38498942 2022-03-03

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Bagging，Boosting和Stacking都是比较流行的

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文章目录1. 什么是集成学习算法？2. 集成学习主要有哪几种框架？3. 简单介绍一下bagging，常用bagging算法有哪些？4. 简单介绍一下boosting，常用boosting算法有哪些？5. boosting思想的数学表达式是什么？6. 简单介绍一下stacking，常用stacking算法有哪些？7. 你意识到你的模型受到低偏差和高方差问题的困扰，应该使用哪种算法来解决问题呢？为什么...

Ensemble一、用于减少方差的Bagging二、用于减少偏差的Boosting三、用于提升预测结果的Stacking总结本文主要介绍集成学习模型的相关内容。集成学习是一种学习框架，它的base learner 可以是任何模型，集成学习的主要思想在于将不同的base learner 融合产生预测的方法。其中主要有三种融合方式。一、用于减少方差的Bagging 并行方式：在原始数据集上通过有放回抽样重新选出K个新数据集来训练分类器使用训练出来的分类器的集合来对新样本进行分类用的

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