bagging 侧重于降低方差

  1. 方差-variance
    方差描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离期真实值的距离。方差过大表现为过拟合，训练数据的预测f-score很高，但是验证或测试数据的预测f-score低很多。实际应用中表现为对新数据的泛化能力弱。例如：一个模型学习加减法运算，模型记忆能力非常好，对他所有训练过的数据，他都能做出精准的运输，但是一旦看到他没有见过的数据，就算不出来了。模型记住了历史的学习结果，但是没有真正掌握加减法运算规律；属于死记硬背的模型，不能灵活运用，这就过拟合了。

boosting 侧重于降低偏差

  1. 偏差-bias
    偏差描述预测值与真实值之间的差距。偏差过大表现为欠拟合，训练数据和验证数据的预测accuracy或f-score过低。实际应用中表现为对数据的预测能力不准确。例如：一个模型学习加减法运算，他根本没有学会加减运算，你给他再多的训练数据，还是老样子，就是不会，老实算错，就算你给他训练过的数据都是这样的。欠拟合。

bagging and boosting 区别在于的取样方式不同

bagging and boosting的更多相关文章

  1. [Mechine Learning & Algorithm] 集成学习方法——Bagging和 Boosting

    使用机器学习方法解决问题时,有较多模型可供选择. 一般的思路是先根据数据的特点,快速尝试某种模型,选定某种模型后, 再进行模型参数的选择(当然时间允许的话,可以对模型和参数进行双向选择) 因为不同的模 ...

  2. 集成学习---bagging and boosting

    作为集成学习的二个方法,其实bagging和boosting的实现比较容易理解,但是理论证明比较费力.下面首先介绍这两种方法. 所谓的集成学习,就是用多重或多个弱分类器结合为一个强分类器,从而达到提升 ...

  3. Bagging和Boosting 概念及区别

    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Boot ...

  4. 模式识别与机器学习—bagging与boosting

    声明:本文用到的代码均来自于PRTools(http://www.prtools.org)模式识别工具箱,并以matlab软件进行实验. (1)在介绍Bagging和Boosting算法之前,首先要简 ...

  5. 以Random Forests和AdaBoost为例介绍下bagging和boosting方法

    我们学过决策树.朴素贝叶斯.SVM.K近邻等分类器算法,他们各有优缺点:自然的,我们可以将这些分类器组合起来成为一个性能更好的分类器,这种组合结果被称为 集成方法 (ensemble method)或 ...

  6. 机器学习基础—集成学习Bagging 和 Boosting

    集成学习 就是不断的通过数据子集形成新的规则,然后将这些规则合并.bagging和boosting都属于集成学习.集成学习的核心思想是通过训练形成多个分类器,然后将这些分类器进行组合. 所以归结为(1 ...

  7. Bagging和Boosting的区别（面试准备）

    Baggging 和Boosting都是模型融合的方法,可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器,而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好. Bagging: 先介绍Bagging方法: Bagging ...

  8. 随机森林（Random Forest），决策树，bagging， boosting（Adaptive Boosting，GBDT）

    http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 ...

  9. Bagging和Boosting的区别

    转:http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html 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 ...

  10. Bagging和Boosting的概念与区别

    随机森林属于集成学习(ensemble learning)中的bagging算法,在集成算法中主要分为bagging算法与boosting算法, Bagging算法(套袋发) bagging的算法过程 ...

随机推荐

  1. LC 384. Shuffle an Array

    Shuffle a set of numbers without duplicates. Example: // Init an array with set 1, 2, and 3. int[] n ...

  2. 使用SlidingDrawer（滑动式抽屉）实现抽屉效果

    SlidingDrawer隐藏屏外的内容,并允许用户通过handle以显示隐藏内容.它可以垂直或水平滑动,它有俩个View组成,其一是可以拖动的handle,其二是隐藏内容的View.它里面的控件必须 ...

  3. 前端使用 fabric 进行部署

    概述 前端打包完成之后需要上传到服务器,怎么上传呢?可以先上传到 github,然后在远程服务器上面拉取,最后打包上线.但是这样很麻烦,使用 fabric 可以很简单的一键部署.我根据自己的使用经验, ...

  4. 六十一：Flask.Session之flask操作session

    1.设置session:使用flask.session就可以操作字典,操作方式和操作字典一样:session['key']=value2.获取session,和获取字典的值一样:session['ke ...

  5. python 学习笔记(一)：在列表、字典、集合中根据条件筛选数据

    一.在列表中筛选数据 在列表中筛选出大于等于零的数据,一般通用的用法代码如下: data = [3, -9, 0, 1, -6, 3, -2, 8, -6] #要筛选的原始数据列表 result = ...

  6. 模拟SQLserver IO压力测试 工具编 SQLIOSIM

    描述 最近有业务需求需了解客户的服务器SQLserver 的IO情况,而不仅仅是通过系统计数器 了解硬盘的IO情况或者使用CrystalDiskMark或者Trace重播进行压力测试 .这时SQL S ...

  7. python(29)Tinker+BeautifulSoup+Request抓取美女壁纸

    原文链接:http://www.limerence2017.com/2019/10/22/python29/ 抓取准备 今天是10月24日,祝所有程序员节日快乐.今天打算写个爬虫抓取3DMGAME论坛 ...

  8. maven的pom文件

    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/20 ...

  9. 【PP系列】SAP PP模块工作中心主数据维护

    公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[PP系列]SAP PP模块工作中心主数据维护 ...

  10. OpenStack组件——Keystone身份认证

    1.keystone介绍 keystone 是OpenStack的组件之一,用于为OpenStack家族中的其它组件成员提供统一的认证服务,包括身份验证.令牌的发放和校验.服务列表.用户权限的定义等等 ...