05 2018 档案

集成学习之Boosting —— AdaBoost原理
摘要：集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 集成学习大致可分为两大类：Bagging 阅读全文
posted @ 2018-05-20 12:36 massquantity 阅读(10810) 评论(2) 推荐(5) 编辑
集成学习之Boosting —— AdaBoost实现
摘要：集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 AdaBoost的一般算法流程 输入： 训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯(xN,yN)}，\(y\ 阅读全文
posted @ 2018-05-19 20:21 massquantity 阅读(2559) 评论(1) 推荐(1) 编辑
Bagging与方差
摘要：在集成学习中，通常认为Bagging的主要作用是降低方差，而Boosting的主要作用是降低偏差。Boosting能降低偏差很好理解，因为其原理就是将多个弱学习器组合成强学习器。但Bagging为什么能降低方差？或者说，为什么将多个强学习器组合起来方差就会降低？这是本篇想要探讨的问题，而在这之前我认 阅读全文
posted @ 2018-05-12 19:55 massquantity 阅读(4804) 评论(0) 推荐(2) 编辑
普林斯顿《算法》笔记 （一）
摘要：官方网站 官方代码 第一章 基础 1.1 基础编程模型 1.1节的内容主要为介绍Java的基本语法以及书中会用到的库。 下图为一个Java程序示例和相应的注解： 本书用到的几种基本语法： 初始数据类型 (primitive data tyoes)：整型 (int)，浮点型 (double)，布尔型 阅读全文
posted @ 2018-05-04 18:24 massquantity 阅读(3190) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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