2015年7月16日
[Mechine Learning & Algorithm] 集成学习方法——Bagging和 Boosting
摘要： 使用机器学习方法解决问题时，有较多模型可供选择。 一般的思路是先根据数据的特点，快速尝试某种模型，选定某种模型后， 再进行模型参数的选择（当然时间允许的话，可以对模型和参数进行双向选择） 因为不同的模型具有不同的特点， 所以有时也会将多个模型进行组合，以发挥"三个臭皮匠顶一个诸葛亮的作用"， ... 阅读全文
posted @ 2015-07-16 20:58 Poll的笔记 阅读(4409) 评论(0) 推荐(3) 编辑