机器学习(五):Bagging与Boosting
2016-09-30 16:04
176 查看
https://www.cs.rit.edu/~rlaz/prec20092/slides/Bagging_and_Boosting.pdf
https://neilxu.gitbooks.io/mlnb/content/random_forests.html
Bagging
Bagging(Breiman, 1996) 通过训练许多基本分类器进行投票分类,每种基本分类器(如决策树,神经网络)通过投票的方式降低偏差增加方差。
假设我们的任务是使用训练数据学习一个模型
,我们通过对训练数据进行采样划分为N个数据集,然后训练N个基本的分类器
。
Q: 这些公式的含义?
Boosting
Boosting(Freund & Shapire, 1996) 通过训练多个弱分类器,调整其权重并进行投票实现分类,如下图:
Q: boosting与margin之间有什么关系?
https://neilxu.gitbooks.io/mlnb/content/random_forests.html
Bagging
Bagging(Breiman, 1996) 通过训练许多基本分类器进行投票分类,每种基本分类器(如决策树,神经网络)通过投票的方式降低偏差增加方差。
假设我们的任务是使用训练数据学习一个模型
,我们通过对训练数据进行采样划分为N个数据集,然后训练N个基本的分类器
。
Q: 这些公式的含义?
Boosting
Boosting(Freund & Shapire, 1996) 通过训练多个弱分类器,调整其权重并进行投票实现分类,如下图:
Q: boosting与margin之间有什么关系?
相关文章推荐
- 机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)
- 【机器学习】Bagging和Boosting基础及应用
- 机器学习-->集成学习-->Bagging,Boosting,Stacking
- 机器学习总结(六):集成学习(Boosting,Bagging,组合策略)
- 模式识别与机器学习—bagging与boosting
- 【机器学习】Jackknife,Bootstraping, bagging, boosting, AdaBoosting, Rand forest 和 gradient boosting
- 【机器学习】决策树及Bagging, Random Forest和Boosting模型融合
- [机器学习]Bagging and Boosting
- 机器学习——boosting 与 bagging 知识点+面试题总结
- 机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting)
- 【机器学习】Bootstrap--Bagging--Boosting--AdaBoost
- 机器学习-->集成学习-->Bagging,Boosting,Stacking
- python机器学习案例系列教程——集成学习(Bagging、Boosting、随机森林RF、AdaBoost、GBDT、xgboost)
- 机器学习(5)Bagging和Boosting 概念及区别
- 模式识别与机器学习—bagging与boosting
- 集成学习法之bagging方法和boosting方法
- 集成学习之Bagging与Boosting
- 集成学习算法总结----Boosting和Bagging
- 机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting
- 机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting