bagging和boosting以及rand-forest
bagging:
让该学习算法训练多轮,每轮的训练集由从初始的训练集中随机取出的n个训练样本组成,某个初始训练样本在某轮训练集中可以出现多次或根本不出现,训练之后可得到一个预测函数序列h_1,⋯ ⋯h_n ,最终的预测函数H对分类问题采用投票方式,对回归问题采用简单平均方法对新示例进行判别。(可以并行计算,适用于类似于比较耗时的神经网络训练)
优点:将多个分类器集成,增强了决策面的表达,但模型基本相同(预测差不多),不能降低偏差,由于模型之间是有关联的,所以数据预测的结果相关性比较强(通俗点说:预测的结果分布比较密集,在一团)也就是降低了方差。
boosting:
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