實驗**（github)
然後在main中,使用乙個迴圈來進行測試模型的正確率：
int test_number =
100;
int correct =0;
for(
int counter0 =
0; counter0 < test_number;counter0++
)//測試迴圈
;for
(int counter1 =
0; counter1 <
5; counter1++
)//進行投票
unsigned
char index =
0, max =0;
for(
int counter2 =
0; counter2 <
10; counter2++)}
//判斷分類是否正確
if(index == test_labels[counter0]
) correct++;}
cout <<
"正確率： "
<<
(double
)correct /
(double
)test_number<
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...
機器學習基礎自學五（整合演算法）
from pandas import read csv from sklearn.model selection import kfold from sklearn.model selection import cross val score from sklearn.ensemble import...
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...