stacked generalization 堆积正则化堆积泛化加权特征线性堆积

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Ensemble Learning: Bootstrap aggregating (Bagging) & Boosting & Stacked generalization (Stacking)

Booststrap aggregating (有些地方译作:引导聚集),也就是通常为大家所熟知的bagging.在维基上被定义为一种提升机器学习算法稳定性和准确性的元算法,常用于统计分类和回归中. 而Boosting在维基中被定义为一种主要用来减少偏差(Bias)和同时也可降低方差(Variance)的机器学习元算法,是一个将弱学习器转化为强学习器的机器学习算法族.最初由Kearns 和 Valiant (1988,1989)提出的一个问题发展而来:Can a set of weak lear…

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R语言绘图——条形图可以将堆积条形图与百分比堆积条形图配合使用

在使用堆积条形图时候,新增一个百分比堆积条形图,可以加深读者印象. 封装一个function函数后只需要在调用的数据上改一下pos=‘fill’的代码即可.比较方便. 案例: # 封装函数 fun1<-function(data,xlab,fillc,pos,xname,yname){ ggplot(data,aes(x=xlab,fill=fillc))+ geom_bar(position = pos)+ labs(x=xname,y=yname)+ coord_flip()+ theme_…