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RSS订阅原创 集合策略 与 学习器的多样性
西瓜书 8.4/ 8.5结合策略假定 集成包涵T个基学习器 ： h1 …hThi 在 x 上的输出 为 hi(x)常见的结合策略：简单平均法 ：加权平均法：wi 是个体学习器的hi 的权重，且满足：说明 ：加权平均法 的权重一般是从 训练数据中学习而得，现实任务中的训练样本通常不充分或存在噪声，这将使得学习出的权重不完全可靠，尤其是对规模比较大的集成来说，要...
2019-03-19 11:38:50
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原创 SVM+逻辑回归+ 决策树
经典算法支持向量机问题一：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM 分类的超平面上做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分？不是问题二：是否存在一组参数使SVM训练误差为0？是问题三：训练误差为0的SVM分类器一定存在吗？（本题旨在找到一组参数满足训练误差为0，且是SVM 模型的一个解）是问题四：加入松弛变量的SVM的训练误差可以为0 吗？NO，使用SMO 算法训练的线...
2019-03-09 22:20:12
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原创 集成学习
集成学习1 定义 ： 通过构建并结合多个学习器来完成任务，也被称为多分类器系统，基于委员会的学习。很多集成学习理论都是针对弱学习器进行集成足以获得好的性能。2 分类 ： 同质集成异质集成3 随着集成中个体分类器数目T的增大，集成的错误率将指数级下降，最终趋向于0.4 集成学习方法分为2类： 个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，代表为Boosti...
2019-03-08 15:34:04
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空空如也
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