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查询Tags标签： Bagging，共有 7条记录-
集成学习 与 融合学习
实战参考链接：德国风控案例--进阶4集成学习 这个案例主要使用了集成学习和融合学习的方法，集成学习一般包括并行Bagging和串行Boosting。 并行Bagging主要包括：随机森林(RF)；串行Boosting：Adaboost、GBDT(一阶差分）、XGB(二阶差分)。 融合学习 Blending Stacking：上…
2022/2/26 23:27:21 人评论 次浏览 -
集成学习算法，Bagging&Stacking&Boosting
1、什么是集成学习算法？ 2、集成学习主要有哪几种框架，并简述它们的工作过程？ 3、Boosting算法有哪两类，它们之间的区别是什么？ 4、什么是偏差和方差？ 5、为什么说Bagging可以减少弱分类器的方差，而Boosting可以减少弱分类器的偏差？1、什么是集成学习算法？ 通过训…
2022/1/17 14:34:07 人评论 次浏览 -
集成学习算法，Bagging&Stacking&Boosting
1、什么是集成学习算法？ 2、集成学习主要有哪几种框架，并简述它们的工作过程？ 3、Boosting算法有哪两类，它们之间的区别是什么？ 4、什么是偏差和方差？ 5、为什么说Bagging可以减少弱分类器的方差，而Boosting可以减少弱分类器的偏差？1、什么是集成学习算法？ 通过训…
2022/1/17 14:34:07 人评论 次浏览 -
>Bagging
#--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------#-Bagging(袋装)思想：-分类任务：简单投票法，K个学习器中出现最多的类别。 -回归任务：简单平均法，K个学习器预测结果的平均值。#--------------------…
2021/12/31 6:07:12 人评论 次浏览 -
>Bagging
#--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------#-Bagging(袋装)思想：-分类任务：简单投票法，K个学习器中出现最多的类别。 -回归任务：简单平均法，K个学习器预测结果的平均值。#--------------------…
2021/12/31 6:07:12 人评论 次浏览 -
集成算法（Bagging & Boosting）
用多种分类器一起完成同一份任务 Bagging策略(有放回的，随机的，子集大小一样的，m个训练集用同一个模型) Boosting-提升策略（串联） AdaBoost算法
2021/12/4 17:17:14 人评论 次浏览 -
集成算法（Bagging & Boosting）
用多种分类器一起完成同一份任务 Bagging策略(有放回的，随机的，子集大小一样的，m个训练集用同一个模型) Boosting-提升策略（串联） AdaBoost算法
2021/12/4 17:17:14 人评论 次浏览
