分类: 第十章:集成学习

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第一节:集成学习基础
集成学习基础   集成学习(ensemnle learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,集成学习可以用于分类问题集成、回归问题集成、特征选取集成、异常点检测集成等等。 集成学习基础学习目标 集成学习构成 Boosting和Bagging 平均法、投票法和学习法 集成学习基础引入 # 集成学习基础引入图例 impo…
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第一篇:AdaBoost算法引入
AdaBoost算法   集成学习中弱学习器之间有强依赖关系的,称之为Boosting系列算法,而AdaBoost则是Boosting系列算法中最著名的算法之一。   AdaBoost算法强大之处在于既可以解决分类问题,又可以解决回归问题。 AdaBoost算法学习目标 AdaBoost算法目标函数优化 强分…
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