摘要：
集成学习通过构建多个学习器然后进行某种方式的组合来达到学习的任务，通过集成学习可以增强模型的学习和泛化能力。下面总结以下集成学习的最基本概念。 1.常用集成学习方法： 1.1 Bagging Bagging( Bootstrap Aggregation)是一种最著名的并行式集成学习算法，其基本思想是 阅读全文
摘要：
1. 平方损失函数 Square Error: $$L(f(x),y)=(f(x)-y)^{2}$$ 这时经验风险函数是MSE，例如在线性回归中出现 2. 绝对值损失函数： $$L(f(x),y)=\vert f(x)-y\vert$$ 这时经验风险函数就是MAE 3. 0-1损失函数： $$L(f 阅读全文