目的:为了让训练效果更好 bagging:是一种并行的算法,训练多个分类器,取最终结果的平均值 f(x) = 1/M∑fm(x) boosting: 是一种串行的算法,根据前一次的结果,进行加权来提高训练效果 stacking; 是一种堆叠算法,第一步使用多个算法求出结果,再将结果作为特征输入到下一个算法中训练出最终的预测结果 1.Bagging:全程boostap aggregation(说白了是并行训练一堆分类器) 最典型的算法就是随机森林 随机森林的意思就是特征随机抽取,即每一棵数使用60…

Ensemble learning - 集成算法 ▒ 目的 让机器学习的效果更好, 量变引起质变 继承算法是竞赛与论文的神器, 注重结果的时候较为适用 集成算法 - 分类 ▒ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 ◈ 原理 训练多个分类器取平均, 并行 的训练一堆的分类器 ◈ 典例 随机森林 ◈ 随机 输入 - 数据源采样随机 - 在原有数据上的进行 60% - 80% 比例的有放回的数据取样 数据量相同, 但是每个树的样本数据各不相同 特征 - 特征选择随机…

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑…

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://www.cnblogs.com/senlie/ 决策树---------------------------------------------------------------------1.描述:以树为基础的方法可以用于回归和分类.树的节点将要预测的空间划分为一系列简单域划分预测空间的规则可以被建模为一棵树,所以这种方法也叫决策树方法bagging,随机森林,boosting 是多棵决策树组合起来采用投票方式产生一个预测结果的方法机制…

集成学习 就是不断的通过数据子集形成新的规则,然后将这些规则合并.bagging和boosting都属于集成学习.集成学习的核心思想是通过训练形成多个分类器,然后将这些分类器进行组合. 所以归结为(1)训练样本数据如何选取? (2)分类器如何合并? 一.bagging bagging 通过将全部数据集中均匀随机有放回的挑选部分数据,然后利用挑选出的数据训练模型,然后再随机挑选部分数据训练一个新的模型,经过多次选择,形成多个模型,把每一个模型的值加权取平均就是bagging. 所以baging (…

无监督问题,我们手里没有标签 聚类:相似的东西聚在一起 难点:如何进行调参 K-means算法 需要制定k值,用来获得到底有几个簇,即几种类型 质心:均值,即向量各维取平均值 距离的度量: 欧式距离和余弦相似度 优化目标: min∑∑dist(ci, xi)   即每种类别的数据到该类别质心距离的之和最小 1-k x 根据上述的工作流程: 第一步:随机选择两个初始点,类别的质心点(图二) 第二步: 根据所选的质心点,根据欧式距离对数据进行分类(图三) 第三步:求得分类后的每个类别的质心(图四)…

knn算法不需要进行训练, 耗时,适用于多标签分类情况 1. 将输入的单个测试数据与每一个训练数据依据特征做一个欧式距离. 2. 将求得的欧式距离进行降序排序,取前n_个 3. 计算这前n_个的y值的平均或者(类别),获得测试数据的预测值 4.根据测试数据的实际值和测试数据的预测值计算当前的rmse,判断该方法的好坏 使用AIRbob的房子的特征与房价做演示: 演示1.首先使用accommodates属性对一个数据做演示,采用的距离是绝对值距离 import pandas as pd impor…

1 前言 集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器.弱分类器(weak learner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(errorrate < 0.5). 集成算法的成功在于保证弱分类器的多样性(Diversity).而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升. 集成学习可以用于分类问题集成,回归问题集成,特征选取集成,异常点检测集成等等,可以说所有的机器学习领域都可以看到集成学习的身影. 2 集成学习概述 常见的集成学习思想有∶ Bag…

优化算法 先导知识:泰勒公式 \[ f(x)=\sum_{n=0}^{\infty}\frac{f^{(n)}(x_0)}{n!}(x-x_0)^n \] 一阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0) \] 二阶泰勒展开: \[ f(x)\approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{f''(x_0)}{2}(x-x_0)^2 \] 梯度下降法 \[ \begin{align*} &f(x)=f(x^k)+g_k^T*(x-x^…

集成学习简介 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务. 如何产生"好而不同"的个体学习器,是集成学习研究的核心. 集成学习的思路是通过合并多个模型来提升机器学习性能,这种方法相较于当个单个模型通常能够获得更好的预测结果.这也是集成学习在众多高水平的比赛如奈飞比赛,KDD和Kaggle,被首先推荐使用的原因. 一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 集…