整合學習演算法

整合學習，是在各種有監督學習演算法上進行一種或者多種演算法進行**，然後通過最高投票選出分類、或者通過平均、或者通過**結果作為新的樣本進行訓練的方法。這樣可以避免單一弱分類器上遇到的各種問題，當然訓練的時間和效能要求也會高些。

整合學習演算法可以分為boosting、bagging、stacking三個型別的演算法

1）bagging的代表演算法有 bagging + 決策樹 = 隨機森林                每次都隨機有放回的訓練

2）boosting的代表演算法有 adaboost + 決策樹 = 提公升樹                每次訓練錯誤的分類加權重

3）stacking的代表演算法有 gradient boosting + 決策樹 = gbdt     每次訓練結果做為新的分類器的輸入

其中，各種弱分類器選擇上，一般都選擇decision tree 是因為它有很多的優點，又可以進行分類，又可以進行回歸

整合學習演算法

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資料探勘演算法 整合學習演算法

簡介 整合學習，通過將多個單個的學習器整合在一起，使它們共同完成學習任務，也被稱為 多分類系統 其思想是使用一些不同的方法改變原始訓練樣本的分布，從而構建多個不同的分類器，並將這些分類器線性組合得到乙個更強大的分類器，來做最後的決策。整合模型是一種能在各種機器學習任務上提高準確率的強有力技術，整合演...

機器學習演算法之整合學習

在機器學習問題中，對於乙個複雜的任務來說，能否將很多的機器學習演算法組合在一起，這樣計算出來的結果會不會比使用單一的演算法效能更好？這樣的思路就是整合學習方法。三個臭皮匠，頂個諸葛亮。實際操作中，整合學習把大大小小的多種演算法融合在一起，共同協作來解決乙個問題。這些演算法可以是不同的演算法，也可以是...