1.bagging减少variance Bagging对样本重采样,对每一重采样得到的子样本集训练一个模型,最后取平均.由于子样本集的相似性以及使用的是同种模型,因此各模型有近似相等的bias和variance(事实上,各模型的分布也近似相同,但不独立),所以bagging后的bias和单个子模型的接近,一般来说不能显著降低bias. 若各模型独立,则 若各模型完全相等,则 此时不会降低variance.bagging方法得到的各子模型是有一定相关性的,属于上面两个极端状况的中间态,因此可以一定…

具体讨论可见于此知乎问题,有很多种理解方向,甚至这一个命题可能本来就不成立!…

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 随机森林 2 bagging 3 神秘的63.2% 4 随机森林 vs bagging 5 投票策略 6 随机森林的特点 6.1 优点 6.2 bias 与 variance 6.3 随机森林降低偏差证明 为什么现在还要学习随机森林? 随机森林中仍有两个未解之谜(对我来说).随机森林采用的bagging思想中怎么得到的62.3% 以及 随机森林和bagging的方法是否有区别. 随机森林(Rand…

本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest Boosting四种分类器的特点与分类方法,参考材料为密歇根大学Ji Zhu的pdf与组会上王博的讲解. CART(Classification And Regression Tree)          Breiman, Friedman, Olshen & Stone (1984), Quinla…

本文从统计学角度讲解了CART(Classification And Regression Tree), Bagging(bootstrap aggregation), Random Forest Boosting四种分类器的特点与分类方法,参考材料为密歇根大学Ji Zhu的pdf与组会上王博的讲解. CART(Classification And Regression Tree)          Breiman, Friedman, Olshen & Stone (1984), Quinla…

偏差造成的误差-准确率和欠拟合 方差-精度和过拟合 Sklearn代码 理解bias &variance 在模型预测中,模型可能出现的误差来自两个主要来源,即:因模型无法表示基本数据的复杂度而造成的偏差(bias),或者因模型对训练它所用的有限数据过度敏感而造成的方差(variance).我们会对两者进行更详细的探讨. 一.偏差造成的误差-准确率和欠拟合 如前所述,如果模型具有足够的数据,但因不够复杂而无法捕捉基本关系,则会出现偏差.这样一来,模型一直会系统地错误表示数据,从而导致准确率降低.这…

我们的函数是有high bias problem(underfitting problem)还是 high variance problem(overfitting problem),区分它们很得要,因为有助于我们提升我们的预测准确性. bias problem(underfitting problem)/variance problem(overfitting problem) Training error & validation/test error 随着d的不同而变化的函数 从图中可以看…

一.背景 l2r可以说是搜索推荐里面很常用的知识了,一直处于一知半解的地步,今天开个博客准备把这些零散的东西系统性整理好,一版就粗糙点了. 二.粗概 前段时间的项目主要和搜索引擎相关,记录下搜索引擎的主题思路,大致就是:召回 --> 粗排 ---> 精排. 一般情况下,召回和粗排会并在一起,例如LUCENE.召回的方法有很多种,常见的有:BM25,TF-IDF等,但不限于这些,用LDA也未尝不可.因为这一阶段是海选,涉及大量数据计算,为了保证时效,这部分的算法一般会选用快捷有效且相对简单的,重…

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging…

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,…

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即套袋法,其算法过程如下: 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间是相互独立的) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练…

说到ML中Boosting和Bagging,他们属于的是ML中的集成学习,集成学习法(Ensemble Learning) ①  将多个分类方法聚集在一起.以提高分类的准确率. (这些算法能够是不同的算法,也能够是同样的算法.) ②  集成学习法由训练数据构建一组基分类器,然后通过对每一个基分类器的预測进行投票来进行分类 ③  严格来说,集成学习并不算是一种分类器,而是一种分类器结合的方法. ④  通常一个集成分类器的分类性能会好于单个分类器 ⑤  假设把单个分类器比作一个决策者的话,集成学习的…

Bagging 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping(有放回)的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(我们这里假设k个训练集之间是相互独立的,事实上不是完全独立) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型.但是是同种模型.(注:k个训练集虽然有重合不完全独立,训练出来的模型因为是同种模型也是不完全独立.这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问…

"团结就是力量"这句老话很好地表达了机器学习领域中强大「集成方法」的基本思想.总的来说,许多机器学习竞赛(包括 Kaggle)中最优秀的解决方案所采用的集成方法都建立在一个这样的假设上:将多个模型组合在一起通常可以产生更强大的模型. 一.集成方法 集成(Ensemble)方法就是针对同一任务,将多个或多种分类器进行融合,从而提高整体模型的泛化能力.对于一个复杂任务,将多个模型进行适当地综合所得出的判断,通常要比任何一个单独模型的判读好.也就是我们常说的"三个臭皮匠,顶过诸葛亮…

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的算法过程如下: 从原始样本集中使用Bootstraping 方法随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复). 对于n个训练集,我们训练k个模型,(这个模型可根据具体的情况而定,可以是决策树,knn等) 对于分类问题:由投票表决产生的分类结果:对于回归问题,…

程序的运行会直接影响系统环境的变化,从而影响GC的触发.若不针对GC的特点进行设计和编码,就会出现内存驻留等一系列负面影响.为了避免这些影响,基本的原则就是尽可能地减少垃圾和减少GC过程中的开销.具体措施包括以下几个方面: (1)不要显式调用System.gc() 此函数建议JVM进行主GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发主GC,从而增加主GC的频率,也即增加了间歇性停顿的次数. (2)尽量减少临时对象的使用 临时对象在跳出函数调用后,会成为垃圾,少用临时变量就相当于减少了垃圾的产生…

减少GC开销的措施:程序的运行会直接影响系统环境的变化,从而影响GC的触发.若不针对GC的特点进行设计和编码,就会出现内存驻留等一系列负面影响.为了避免这些影响,基本的原则就是尽可能地减少垃圾和减少GC过程中的开销.具体措施包括以下几个方面: (1)不要显式调用System.gc() 此函数建议JVM进行主GC,虽然只是建议而非一定,但很多情况下它会触发主GC,从而增加主GC的频率,也即增加了间歇性停顿的次数. (2)尽量减少临时对象的使用 临时对象在跳出函数调用后,会成为垃圾,少用临时变量就相…

准则(概述) 减少 HTTP 请求 使用CDN加速 避免空的src或href属性值 增加过期头 启GZIP压缩 把css文件放到头部 把javascript放到尾部 避免使用css表达式 删除不使用的css语句 对javascript.css代码进行压缩 减少重绘 减少HTTP请求 减少HTTP请求是上面性能准则中最为显著的一条,我们可以分为三个主要方面来讨论 使用并行连接 开发人员往往只考虑服务器端对性能的影响却疏忽了浏览器端的限制,比如有多少资源可以在同一时间加载.HTTP1.1协议明确的限…

转载博客请注明出处:道龙的博客 之前,写过一篇使用异步任务AysncTask实现倒计时的小案例,喜欢的话可以参考博客:Android简易实战教程--第三十三话< AsyncTask异步倒计时>. 本篇在此基础上,使用Handler实现一些顺序计数以及倒叙计数.本篇小案例基本涵盖Handler使用场景还值得推敲哒~ 并作出提示 4. 点击"暂停" 上面的数值文本不再变化 接下来就跟着文章一步步的实现 一.初始时显示10,可以通过点击按钮改变其值,即"手动增加&quo…

一:触发主GC(Garbage Collector)的条件 JVM进行次GC的频率很高,但因为这种GC占用时间极短,所以对系统产生的影响不大.更值得关注的是主GC的触发条件,因为它对系统影响很明显.总的来说,有两个条件会触发主GC: 1)当应用程序空闲时,即没有应用线程在运行时,GC会被调用.因为GC在优先级最低的线程中进行,所以当应用忙时,GC线程就不会被调用,但以下条件除外. 2)Java堆内存不足时,GC会被调用.当应用线程在运行,并在运行过程中创建新对象,若这时内存空间不足,JVM就会强…

http://ourjs.com/detail/52a914f0127c763203000008 大家都知道PayPal是另一家迁移到Node.js平台的大型公司,Jeff Harrell的这篇博文 Node.js at PayPal  解释了为什么从Java迁移出来的原因: 开发效率提高一倍(2个人用更少的时间干了5个人的活), 性能提高一倍, 代码量减少33%, 文件减少40%: (小编: 个人认为深层次原因是Java正在越来越走向封闭,而且变得越来越复杂而且oracle正在对Java收费,…

Netty 系列一(核心组件和实例). - JMCui - 博客园 https://www.cnblogs.com/jmcui/p/9154842.html 阅读目录 一.概念 二.核心组件 三.实例 四.结语 回到顶部 一.概念 早期的 Java API 只支持由本地系统套接字库提供所谓的阻塞函数来支持网络编程.由于是阻塞 I/O ,要管理多个并发客户端,需要为每个新的客户端Socket 创建一个 Thread .这将导致一系列的问题,第一,在任何时候都可能有大量的线程处于休眠状态(不可能每时…

大家都知道PayPal是另一家迁移到Node.js平台的大型公司,Jeff Harrell的这篇博文 Node.js at PayPal  解释了为什么从Java迁移出来的原因: 开发效率提高一倍(2个人用更少的时间干了5个人的活), 性能提高一倍, 代码量减少33%, 文件减少40%: (小编: 个人认为深层次原因是Java正在越来越走向封闭,而且变得越来越复杂而且oracle正在对Java收费,参见: Oracle计划发布收费版JVM , 这促使了越来越多的公司加入了去Java化的队伍) 外…

减少DOM数量 减少DOM操作 批量处理DOM操作 批量处理样式修改 尽量不要使用tabel布局 尽量不要使用css表达式 string用数组join css选择符优化 1.减少DOM数量 在HTML生成DOM树的时候,DOM数量越少,HTML渲染速度越快 2.减少DOM操作 每次操作DOM,都会带来repaint和refolw 3.批量处理DOM操作: 将元素移除DOM Tree,修改完后再放回去,因此只会调用一次repaint或者reflow 4.批量修改样式 改变classname,或者用…

本文介绍了集成学习的各种概念,并给出了一些必要的关键信息,以便读者能很好地理解和使用相关方法,并且能够在有需要的时候设计出合适的解决方案. 本文将讨论一些众所周知的概念,如自助法.自助聚合(bagging).随机森林.提升法(boosting).堆叠法(stacking)以及许多其它的基础集成学习模型. 为了使所有这些方法之间的联系尽可能清晰,我们将尝试在一个更广阔和逻辑性更强的框架中呈现它们,希望这样会便于读者理解和记忆. 何为集成方法? 集成学习是一种机器学习范式.在集成学习中,我们会训练多…

0 - 思想 Bagging算法思想是减少预测方差(variance),Boosting算法思想是为了减少预测偏差(bias). Boosting算法思想是将“弱学习算法”提升为“强学习算法”.一般来说,弱学习算法容易找到,而后通过反复学习得到一系列弱分类器,再通过加权将他们组合起来得到一个强分类器. Boosting算法主要有两个核心概念:加法模型和前向分步算法. 加法模型即是将一系列弱分类器线性相加组成强分类器的过程,有如下形式 $$F_M(x;P)=\sum_{m=1}^n\beta_m…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 前面机器学习方法(四)决策树讲了经典的决策树算法,我们讲到决策树算法很容易过拟合,因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的,这样往往容易在train data上效果好,但是在test data上效果不好.随机森林random forest算法,本质上是一种ensemble的方法,可以有效的降低过拟合,本文将具体讲解. Background…

Bagging 全称是 Boostrap Aggregation,是除 Boosting 之外另一种集成学习的方式,之前在已经介绍过关与 Ensemble Learning 的内容与评价标准,其中“多样性”体现在应尽可能的增加基学习器的差别.Bagging 主要关注增大 “多样性”,他的做法是这样的,给定训练集 $D$ ,对 $D$ 进行 Bootstrap 采样,得到若干个不同的子集,Bootstrap 会确保各个子集有一定的交集,分别在各个子集上训练得到基分类器并且组合起来共同进行决策. B…

说到 Android 系统手机,大部分人的印象是用了一段时间就变得有点卡顿,有些程序在运行期间莫名其妙的出现崩溃,打开系统文件夹一看,发现多了很多文件,然后用手机管家 APP 不断地进行清理优化 ,才感觉运行速度稍微提高了点,就算手机在各种性能跑分软件面前分数遥遥领先,还是感觉无论有多大的内存空间都远远不够用.相信每个使用 Android 系统的用户都有过以上类似经历,确实,Android 系统在流畅性方面不如 IOS 系统,为何呢,明明在看手机硬件配置上时,Android 设备都不会输于 IO…

Ensemble Methods for Deep Learning Neural Networks to Reduce Variance and Improve Performance 2018-12-19 13:02:45 This blog is copied from: https://machinelearningmastery.com/ensemble-methods-for-deep-learning-neural-networks/ Deep learning neural ne…