bagging
bagging(breiman, 1996) 通過訓練許多基本分類器進行投票分類,每種基本分類器(如決策樹,神經網路)通過投票的方式降低偏差增加方差。
假設我們的任務是使用訓練資料學習乙個模型
q: 這些公式的含義?
boosting
boosting(freund & shapire, 1996) 通過訓練多個弱分類器,調整其權重並進行投票實現分類,如下圖:
q: boosting與margin之間有什麼關係?
機器學習篇 bagging
bagging 隨機森林是ensemble整合演算法之一 1 模型 整合演算法,弱分類器或基模型一般為cart樹,可分類可回歸,判別模型 2 策略 bagging演算法對樣本重取樣,分別構造決策樹,並由各決策樹的分類結果進行投票或取平均 隨機森林 rf 與bagging的區別是除了樣本重取樣外還要特...
機器學習(十) 隨機森林與Bagging
確保了解決策樹,決策樹 子樹 從原資料集中有放回的選擇相同數量 和原資料集數量相同 樣本,並選擇部分屬性,以選擇的樣本和屬性進行cart決策樹構建 隨機森林就是並行的構建t個子樹的過程。構建完畢後,對於乙個 數,使用構建好的t個子樹進行 取最多的 結果作為隨機森林的 結果。完畢,以上就是隨機森林的梗...
機器學習系列 Bagging與隨機森林
整合學習演算法有兩個大類 乙個是boosting,代表演算法是adaboost 另乙個是bagging,本文介紹的隨機森林是它的乙個變種。bagging也叫自舉匯聚法 bootstrap aggregating 它在原始資料集上通過有放回抽樣重新選出 t 個包含 m條資料的新資料集來訓練分類器。也就...