i整合學習

整合學習——Bagging

1.1.1. Bagging Bagging也叫自舉匯聚法(bootstrap-aggregating),是一種在原始資料集上通過有放回抽樣重新選出S個新資料集來訓練分類器的整合技術。也就是說這些新資料集是允許重複的。使用訓練出來的分類器集合來對新樣本進行分類,然後用多數投票或者對輸出求均值的方法統 […]

整合學習——Adaboost

1. Adaboost演算法基本原理 Adaboost:Adaptive Boosting(自適應增強) 自適應在於:前一個分類器分錯的樣本會被用來訓練下一個分類器。該方法對噪聲資料和異常資料很敏感。 但不容易出現過擬合。 每一輪訓練都更加關心分類錯誤的案例,增加分類錯誤的樣例權重,減少分類正確的樣 […]

整合學習之bagging與隨機森林

Bagging 演算法原理和Boosting 不同,它的弱學習器之間沒有依賴關係,可以並行生成,原理圖如下: 從圖中可以看出,Bagging的個體弱學習器的訓練集是通過隨機取樣得到的,通過T次的隨機取樣,我們就可以得到T個取樣集,對於這T個取樣集,我們可以分別獨立的訓練出T個弱學習器,再對這T個弱學 […]

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 […]

整合學習(Boosting,Bagging和隨機森林)

         今天看了一下整合學習部分,把相關知識點總結了一下。這個是無公式版,想看公式的話,請看《機器學習》–周志華  這本書。 通過結合多個學習器完成學習任務,也叫“多分類器系統”、“基於委員會的學習”等。如果整合在一起的學習器都是同一種學習器(例如都是神經網路或者決策樹),這種 […]