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亚北薯条
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2020年11月16日
【机器学习】集成学习原理小结 (Bagging , Boosting)
摘要: 集成学习(ensemble learning)本身不是一个单独的机器学习算法,它是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。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。是近年来非常火爆的机器学习方法。 1.集成学习概述 如图是集成学习
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posted @ 2020-11-16 13:44 亚北薯条
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