整合 b&b
bagging 和 boosting 是提高監督式學習方案準確性的兩種常見整合方法。
收集一堆簡單規則，並且這些規則都有點意義 能提供一些幫助。但是，單靠某乙個規則無法得到最好的答案，合併成乙個效果不錯的複雜規則。
先通過某個資料子集進行學習，形成某個規則 然後通過另一資料子集進行學習，再接著形成第
四、第五乃至更多個規則，最後你收集所有這些規則，並將它們合併成為複雜規則。
bagging：隨機選擇子集然後通過均值合併
boosting：如果有一些樣本沒能正確分類，將重估所有的樣本，因此沒能正確分類的樣本變得越來越重要。
誤差：在已知資料基本分布情況時，某個例項 x 的真實基本概念與真概念不同
機器學習筆記（七） 整合學習概述
整合學習 ensemble learning 是通過組合多個基分類器 baseclassifier 來完成學習任務。基分類器一般採用的是弱可學習分類器，通過整合學習，組合成乙個強可學習分類器。整合學習主要分為兩類 一是個體學習器間存在強大依賴關係 必須序列生成的序列化方法，代表演算法 boostin...
機器學習演算法（五）整合
整合指用多個基學習器共同構成乙個更加強大的學習器。整合包含三種方法 boosting，bagging，stacking 1 boosting 包括gbdt和adaboost，各學習器間存在強依賴關係，只能序列實現 2 bagging的代表演算法是隨機森林，各學習器間不存在強依賴關係，可以並行實現 3...
1 4整合開發環境簡介
特此宣告 以下內容出自 visual c 2013 入門經典 第七版 我只是摘抄出來。1.ide 整合開發環境 編輯器，c 編譯器，聯結器，庫 標準c 庫和microsoft庫 6.編譯器 將源 轉換為目標 並檢測和報告編譯過程中的錯誤。可以檢測無效或不可識別的程式 引起的錯誤和結構性錯誤。7.編譯...