Loading [Contrib]/a11y/accessibility-menu.js

【集成学习】boosting和bagging

 

视频链接

思想

Boosting和Bagging

Boosting

Adaboost

算法流程


(分类误差率小的时候，\(\alpha_{m}\)：权重就更大)


(\(Z{m-1}\)相当于一个归一化过程，规范化因子)

例子

Adaboost推导

  • 加法模型

类比，Adaboost就是一个加法模型：

  • 梯度下降的缺点
  • 前向分布算法

Bagging

posted @   douzujun  阅读(38)  评论(0)  编辑  收藏  举报
相关博文：
·  面试题专题_目录
·  pairwise损失_triplet损失_提升精排模型的trick
·  boosting 和 bagging 区别
·  关于Adaboost学习笔记
·  【机器学习基础】集成学习回顾及总结
阅读排行：
· TypeScript + Deepseek 打造卜卦网站：技术与玄学的结合
· 阿里巴巴 QwQ-32B真的超越了 DeepSeek R-1吗？
· 【译】Visual Studio 中新的强大生产力特性
· 10年+ .NET Coder 心语 ── 封装的思维：从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· 【设计模式】告别冗长if-else语句：使用策略模式优化代码结构
历史上的今天：
2020-08-28 Pytorch-使用Bert预训练模型微调中文文本分类
2016-08-28 Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation)
2016-08-28 Linear regression with one variable算法实例讲解（绘制图像，cost_Function ,Gradient Desent, 拟合曲线, 轮廓图绘制）_矩阵操作
点击右上角即可分享
微信分享提示
AI IDE Trae