投票策略是一种集成学习方法,它通过对多个基础分类器(或回归器)的预测结果进行汇总,得出最终的决策结果。不同的投票策略会对基础分类器的预测结果进行不同的处理,常见的投票策略有以下几种: 1)硬投票策略:基于多数票的原则,将多数基础分类器的预测结果作为最终的决策结果。当基础分类器的数量足够大时,硬投票策略的...
单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器。这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemble learning)。 集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能。 集成学习属于...
对于分类任务来说,最常用的集成学习结合策略是(),具体包括绝对多数投票法、相对多数投票法、加权投票法。(填空)
本文还重点分析了集成机器学习的一个重要机制:多个弱分类器集成的方法,机器学习中的弱学习到强学习,集成的关键是投票,最简单的方法是“绝对多数”的方法。在本文中着重讨论了Viola等提出的基于AdaBoost的实时人脸检测算法,该方法使用了Haar-like特征表示图像,引入了“积分图”概念,采用矩形特征,提高了特征的计算速度。
bagging对于弱学习器最常用的一般也是决策树和神经网络。bagging的集合策略也比较简单,对于分类问题,通常使用相对多数投票法。对于回归问题,通常使用算术平均法。 2. 集成学习之结合策略 上面几节主要关注于学习器,下面就对集成学习之结合策略做一个总结。我们假定我得到的T个弱学习器是 ...
集成学习的不⼆法门bagging、boosting和三⼤法宝结合策略平均法，投票法和 学习法。。。单个学习器要么容易⽋拟合要么容易过拟合，为了获得泛化性能优良的学习器，可以训练多个个体学习器，通过⼀定的结合策略，最终形成⼀个强学习器。这种集成多个个体学习器的⽅法称为集成学习(ensemble learning)。集成学习通过...