整合學習 bagging和boosting

bagging ( boostrap aggregating)

對樣本再取樣（boostrap），對每一重取樣的子樣本訓練乙個模型，最後取平均，所以是降低模型的variance。

bagging比如random forest這種先天並行的演算法都有這個效果。

boosting則是迭代演算法，每一次迭代都根據上一次迭代的**結果對樣本進行加權，所以隨著迭代的不斷進行，誤差會越來越小，所以模型的bias會不斷降低。這種演算法無法並行，比如adaptive boosting

整合學習 Boosting和Bagging異同

整合學習 ensemble learning 有時也被籠統地稱作提公升 boosting 方法，廣泛用於分類和回歸任務。它最初的思想很簡單 使用一些 不同的 方法改變原始訓練樣本的分布，從而構建多個不同的分類器，並將這些分類器線性組合得到乙個更強大的分類器，來做最後的決策。也就是常說的 三個臭皮匠頂...

整合學習 boosting和bagging異同

整合學習 整合學習通過構建並結合多個學習器來完成學習任務.只包含同種型別的個體學習器，這樣的整合是 同質 的 包含不同型別的個體學習器，這樣的整合是 異質 的.整合學習通過將多個學習器進行結合，常可獲得比單一學習器顯著優越的泛化效能.根據個體學習器的生成方式，目前的整合學習方法大致可分為兩大類，即個...

整合學習 bagging和boosting

bagging boostrap aggregating 對樣本再取樣 boostrap 對每一重取樣的子樣本訓練乙個模型，最後取平均，所以是降低模型的variance。bagging比如random forest這種先天並行的演算法都有這個效果。boosting則是迭代演算法，每一次迭代都根據上一...