常見的決策樹演算法
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幾種整合學習演算法
劉建平總結
整合學習其實就是將幾種弱機器學習模型，通過某種方式進行進行整合，得到強機器學習模型，從而取各個弱學習模型的優點，提高學習的準確率。它主要可以用在分類決策（這個用得最多），回歸模型等等。演算法包括bagging, boost等等。
它並不是一種機器學習的方法，而是一種將機器學習有效結合起來的方法。應用範圍是機器學習中的監督學習。即通過監督學習訓練出決策樹的結構，然後進行未知資料的訓練。
對於整合學習的閾值，演算法會根據資料自動進行選擇，嘗試所有可能的閾值，選取最好的乙個
gbdt的例子
greendao 的整合 記錄
的配置 但通過 這個配置 寫scheme的時候無論怎麼也無法正確匯入包。原因是因為 在module 的gradle 裡沒有新增 這個依賴 compile org.greenrobot greendao generator 3.2.2 正確的配置是 project gradle 裡配置 module裡...
vlc整合記錄 2020 06 05
vlc ios庫的說明裡面,有兩個方法,乙個是直接使用,乙個是自己編譯 build方式 我使用的是第二種方法,具體的編譯過程,參考的是ios如何正確編譯libmobilevlckit.a,照著步驟,成功編譯出.a檔案,壓縮包大概500m,a檔案1.64g mobilevlckit.framework...
機器學習 整合學習
1.理解什麼是整合學習 所謂 整合 是指同時構建多個學習器，這裡的學習器主要針對弱學習器。2.弱學習器主要是指泛化能力略優於隨機猜測的學習器，弱的相結合會得到更好的泛化能力。三個臭皮匠嘛！3那麼這些弱的摻雜起來為什麼會得到好的呢？主要思想就是投票法。所以呀我們要得到好的整合效果，必須要求個體學習器要...