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RSS订阅转载 机器学习——集成学习（Boosting，Bagging）
1. 概念集成学习（ensamble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成中只包含同种类型的个体学习期称为“同质”的（homogeneous），同质集成中的个体学校称为“基学习器”，相应的学习算法称为“基学习算法”。集成也可包含不同类型的个体学习期，这样的集成是“异质”的（heterogenous），异质集成的个体学习器称为“组件学习器”（component lead...
2019-04-19 14:36:34
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转载 机器学习——决策树
1.基本流程 决策树是是一类常见的机器学习方法，按照二分类或多分类进行分类。决策树是基于树结构来进行决策的，这恰是人类在面临问题时一种很自然的处理机制。例如，我们要对“这是好瓜吗？”这样的问题进行决策时，通常会进行一些列的判断或“子决策”：我们先看“它是什么颜色？”，如果是“青绿色”，则我们再看“它的根蒂是什么形态？”，如果是“蜷缩”，我们再判断“它敲起来是什么声音？”，最后，我们得出最终决...
2019-04-18 18:38:07
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空空如也
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