集成学习 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务.只包含同种类型的个体学习器,这样的集成是“同质”的:包含不同类型的个体学习器,这样的集成是“异质”的.集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能. 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,以及个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法:前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林”. bagging…

集成~bagging~权值~组合~抽样~样例~基本~并行 一.简介 集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能 根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法 个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成的并行化方法 前者的代表是Boosting,后者的代表是Bagging和“随机森林” 二.bagging与boosting的概念及区别 首先介绍Bootstraping,即自助法:它是一种…

单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器.这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning). 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能. 集成学习属于元算法,即结合数个“好而不同”的机器学习技术,形成一个预测模型,以此来降方差(bagging),减偏差(boosting),提升预测准确性(stacking). 1. 集成…

集成学习是一大类模型融合策略和方法的统称,以下以bagging和boosting为例进行说明: 1.boosting boosting方法训练分类器采用串行的方式,每个弱分类器之间是相互依赖的,尤其后一个弱分类器是依赖于前一个分类器的分类结果而构建的 此方法的基本思想是在每一层训练时,对前一层基分类器分错的样本,基于更高的权重,测试时,根据各层分类器的结果加权得到最终结果,即boosting方法的中心思想是进行迭代学习. 2.bagging bagging采用并行的方式进行弱分类器的训练,各个弱…

集成学习是通过构架并结合多个学习器来处理学习任务的一种思想, 目前主要分为两大类:Boosting和Bagging. 对于任意一种集成方法, 我们都希望学习出来的基分类器具有较高的准确性和多样性, 基分类器的准确性可以保证集成的结果的准确性, 而对多样性的要求则能够使得集成分类器具有较强的泛化性能. 只不过通常情况下, 基分类器的准确率都较高时它们之间的差异就会变小. 1. Boosting方法通过串行方式来学习各个基分类器, 在学习新的基分类器时根据上一个分类器的训练误差来调整训练数据的权重或…

首先强调一下,这篇文章适合有很好的基础的人 梯度下降 这里不系统讲,只介绍相关的点,便于理解后文 先放一个很早以前写的 梯度下降 实现 logistic regression 的代码 def tiduxiajiang(): """梯度下降算法""" alpha=0.000001 # 学习率的确定方法:看权值 w 的数量级,如该脚本中每次迭代w在 10的-5次方左右:线性回归脚本里w在0.07左右 num=800 # 学习率对算法影响很大,先确定学…

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,…

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…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面从…

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度…