2019年5月27日
集成学习
摘要： 集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善单个学习器的泛化能力和鲁棒性。 目前主流方法有三种： 1.Boosting方法：包括Adaboost，GBDT, XGBoost等 2.Bagging方法：典型的是Random Forest 3.Stacking算法 RF Random Fores 阅读全文
posted @ 2019-05-27 21:05 Jamest 阅读(913) 评论(0) 推荐(0) 编辑