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查询Tags标签： Boosting，共有 10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 -
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 -
集成学习-Task4 Boosting
1. Bagging与Boosting的联系和区别Bagging与Boosting都是集成学习模型，它们都需要将多个不同的模型整合到一起进行预测。Bagging思想的本质是：通过bootstrap的方式对全样本数据集做有放回抽样得到多个子集，在不同的子集上训练不同的弱分类器，最后通过投票的方式决定最…
2021/8/24 23:10:12 人评论 次浏览 -
集成学习-Task4 Boosting
1. Bagging与Boosting的联系和区别Bagging与Boosting都是集成学习模型，它们都需要将多个不同的模型整合到一起进行预测。Bagging思想的本质是：通过bootstrap的方式对全样本数据集做有放回抽样得到多个子集，在不同的子集上训练不同的弱分类器，最后通过投票的方式决定最…
2021/8/24 23:10:12 人评论 次浏览 -
集成学习06-Boosting
目录 1. Boosting原理 2. Adaboost 3. 前向分布算法 4. 梯度提升算法 4.1 GBDT 4.2 Xgboost 4.3 LightGBM上一章讲了使用Bagging去优化模型，Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后…
2021/7/25 23:46:03 人评论 次浏览 -
集成学习06-Boosting
目录 1. Boosting原理 2. Adaboost 3. 前向分布算法 4. 梯度提升算法 4.1 GBDT 4.2 Xgboost 4.3 LightGBM上一章讲了使用Bagging去优化模型，Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后…
2021/7/25 23:46:03 人评论 次浏览 -
Boosting的思路与AdaBoost算法
1.Boosting思路 Boosting是将若学习器提升为强学习器的算法。弱学习器仅能获得比随机猜测稍好一点的结果，而强学习器可以非常接近最优学习器。 Boosting的过程相当简单。以将示例分为正类和负类的二分类任务为例，假设弱学习器可以在任何给定分布上工作，训练样本独立同分…
2021/4/18 12:26:55 人评论 次浏览
