boosting是提升方法,把弱学习器集成起来提升为一个强学习器,一般采用加性模型,可以简单理解为对数据学习一次后,对残差继续学习,不断学习下去,拟和得就越来越好 bagging是将多个学习器的结果取平均(回归问题)或者取投票数最多的(分类问题),可以简单理解为多次重复实验增加结果可靠性 stacking则可以理解为bagging的升级版...
(1) bagging又放回样本生成学习器,boosting全部样本训练串行生成学习器 (2) bagging降低方差,boosting保证低的偏差 (3) 偏差是对数据的拟合程度,方差是对训练数据的抗干扰能力 (4) 方式,过程,结果 (5) 从样本选择上,样例权重,预测函数,并行计算方面回答 (6) 如何剪枝 ① 预剪枝,决策树生成过程中,对每个结点...
boosting是提升方法，把弱学习器集成起来提升为一个强学习器，一般采用加性模型，可以简单理解为对数据学...
13.1 集成学习算法原理详解，Bagging，Boosting及随机森林。本课程为40节SPSS Modeler数据挖掘从入门到精通...
参见这篇文章：将Adaboost集成到深度学习中！https://zhuanlan.zhihu.com/p/29020616 ...
其实我很关心的是这三个如何和深度学习联合，bagging最简单，没啥好说的，其他两个呢？