【內容包含 第八章】
整合學習一般是多個個體學習器以某種策略結合起來，其中的個體學習器可以是同質（homogeneous）的，成為「基學習演算法」，也可以是異質（heterogenous）的，個體學習器成為元件學習器（component learner）。
目前的整合學習主要分兩類：
1.序列進行的序列化方法，比如boosting
2.同時進行的並行化方法，比如隨機森林（random forest）
adaboost
加性模型（additive model），基學習器的線性組合
西瓜書 學習筆記 （1）緒論
個人自學筆記，內容摘自原書 個人理解，不一定正確，若有誤，歡迎指出。機器學習的定義 假設用p來評估電腦程式在某任務類t上的效能，若乙個程式通過利用經驗e在任務t中獲得了效能改善，則我們就說關於t和p，該程式對e進行了學習。mitchell,1997 通俗地說，機器學習即是通過學習演算法，從經驗 資料...
西瓜書學習打卡一
線性回歸 模型 線性回歸假設輸出與各個輸入之間是線性關係。資料集設計 真實值為標籤，所需要的因素為特徵，特徵用來表示樣本的特點。損失函式 衡量 值與真實值之間的誤差 優化函式 小批量隨機梯度下降函式的演算法過程 a.選取一組模型引數的初始值 例如隨機選取 對引數進行多次迭代，目的是降低損失函式的值，...
機器學習西瓜書 學習筆記（一） 緒論
開始學ml了！第一次用csdn寫blog，聊以自娛，也算是監督和動力叭 基本概念 機器學習 研究如何通過計算的手段，利用經驗來改善系統自身的效能 研究物件 學習演算法 統計學習 是一套以理解資料為目的的龐大工具集 學習演算法 在計算機上從資料中產生模型的演算法l mathcal l 模型 學習器 從...