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Bagging演算法與隨機森林

Bagging演算法 一、自助取樣法 給定包含m個樣本的資料集D,我們對它進行取樣產生資料集D’:每次隨機從D中挑選一個樣本,將其拷貝放入D’,然後再將該樣本放回初始資料集D中,使得該樣本在下次取樣時仍有可能被取樣到;這個過程重複執行m次後,我們就得到了包含m個樣本的資料集D’,這就是自助取樣的結果 […]

整合學習:Bagging與隨機森林

引言 想要得到泛化效能強的整合,整合中的個體學習器應儘可能相互獨立,但是相互獨立很難做到,我們可以做的是使基學習器儘可能具有較大的差異。 Bagging Bagging是並行式整合學習方法的著名代表,它是基於自助取樣法(有放回的取樣)來提高學習器泛化能力的一種很高效的整合學習方法。 Bagging的 […]

Bagging和隨機森林

注:本文中所有公式和思路來自於鄒博先生的《機器學習升級版》,我只是為了加深記憶和理解寫的本文。 本文其實是接著上一篇文章決策樹來說的,將會談到兩個機器學習演算法:Bagging和隨機森林 其實Bagging和隨機森林的思想都是可以普適性的用在其他的分類器上的,思想其實都是可以通用的,只不過有的合適有 […]