1. 整合學習方法
– 假設你有許多基礎分類器—「簡單的分類規則」,則組合
這些分類規則可能是乙個好主意, 可能會比單個規則獲得
更高的精度
– 選擇基礎分類器時候往往主要考慮的是其簡單性,而非精
度– 基礎分類器應該對總體中的一部分不同個體是精確的,他
們組合起來可以有效處理所有個體 (即互為補充)
– 基礎分類器之間的差異
2.投票
• 投票 (voting) 方法使用所有基礎學習器結果的凸組合作為最終
決策:
為所有學習器的引數.
3.整合學習類別
它的意義在於如果乙個問題存在弱**模型，那麼可以通過提公升技術的辦法得到乙個強**模型。
Task5 模型整合
5.1 整合學習方法 在機器學習中的整合學習可以在一定程度上提高 精度，常見的整合學習方法有stacking bagging和boosting，同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。下面假設構建了10折交叉驗證，訓練得到10個cnn模型。那麼在10個cnn模型可以使用如下方式進行整合 加入d...
Task5 模型整合
在機器學習中的整合學習可以在一定程度上提高 精度，常見的整合學習方法有stacking bagging和boosting，同時這些整合學習方法與具體驗證集劃分聯絡緊密。由於深度學習模型一般需要較長的訓練週期，如果硬體裝置不允許建議選取留出法，如果需要追求精度可以使用交叉驗證的方法。下面假設構建了10...
Task5 模型整合
整合學習方法 假設你有許多基礎分類器 簡單的分類規則 則組合 這些分類規則可能是乙個好主意,可能會比單個規則獲得 更高的精度 選擇基礎分類器時候往往主要考慮的是其簡單性,而非精 度 基礎分類器應該對總體中的一部分不同個體是精確的,他 們組合起來可以有效處理所有個體 即互為補充 基礎分類器之間的差異 ...