Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机…

目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法,第一步使用多个算法求出结果,再将结果作为特征输入到下一个算法中训练出最终的预测结果 1.Bagging:全程boostap aggregation(说白了是并行训练一堆分类器) 最典型的算法就是随机森林 随机森林的意思就是特征随机抽取,即每一棵数使用60…

Bagging 和 Boosting 都属于机器学习中的元算法(meta-algorithms).所谓元算法,简单来讲,就是将几个较弱的机器学习算法综合起来,构成一个更强的机器学习模型.这种「三个臭皮匠,赛过诸葛亮」的做法,可以帮助减小方差(over-fitting)和偏差(under-fitting),提高准确率. 狭义的理解:Bagging,Boosting 为这种元算法的训练提供了一种采样的思路. Boosting Boosting 最著名的实现版本应该是 AdaBoost 了. Boos…

引自http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/7712217 Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own…

stacking算法原理 1:对于Model1,将训练集D分为k份,对于每一份,用剩余数据集训练模型,然后预测出这一份的结果 2:重复上面步骤,直到每一份都预测出来.得到次级模型的训练集 3:得到k份测试集,平均后得到次级模型的测试集 4: 对于Model2.Model3…..重复以上情况,得到M维数据 5:选定次级模型,进行训练预测 ,一般这最后一层用的是LR. 优缺点: 优点:        1.  采用交叉验证方法构造,稳健性强:        2.  可以结合多个模型判断结果,进行次级训…

Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting 这些术语,我经常搞混淆,现在把它们放在一起,以示区别.(部分文字来自网络,由于是之前记的笔记,忘记来源了,特此向作者抱歉) Bootstraping: 名字来自成语"pull up by your own bootstraps",意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重…

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…

  1 booststraping:意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法. 其核心思想和基本步骤如下: (1)采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样. (2)根据抽出的样本计算统计量T. (3)重复上述N次(一般大于1000),得到统计量T. (4)计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量的方差. 应该说是Bootstrap是现代统计学较为流行的方法,小样本效果好,…

Bootstraping: 名字来自成语“pull up by your own bootstraps”,意思是依靠你自己的资源,称为自助法,它是一种有放回的抽样方法,它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法.其核心思想和基本步骤如下:(1) 采用重抽样技术从原始样本中抽取一定数量(自己给定)的样本,此过程允许重复抽样.(2) 根据抽出的样本计算给定的统计量T.(3) 重复上述N次(一般大于1000),得到N个统计量T.(4) 计算上述N个统计量T的样本方差,得到统计量…

用多种分类器一起完成同一份任务 Bagging策略(有放回的,随机的,子集大小一样的,m个训练集用同一个模型) Boosting-提升策略(串联) AdaBoost算法…