bagging算法思想:
① 对于一个给定的含有n个训练样本的数据集D={x1,x2,.....xn}；
② 重复步骤①进行T遍得到T个训练集Si；
③ 在每个训练集上采用某种分类算法独立地训练出T个基分类器Ci；
④ 对于每个测试样本x,采用多输投票方式得到最终的预测结果c*(x)。
Boosting算法的思想:
先赋予训练集中每个样本相同的权重，然后进行T次迭代，每次迭代后，对分类错误的样本加大重采样权重，使得在下一次的迭代中更加关注这些样本。这样训练的多个弱分类器进行加权融合，产生一个最后的结果分类器。在这T个弱小分类器中,每个分类器的准确率不一定很高，但他们联合后的结果有很高的准确率，这样便提高了该弱分类算法的准确率。单个弱分类器训练的时候，可以用相同的分类算法，也可以用不同的分类算法，这些算法一般是不稳定的弱分类算法，如神经网络(BP) ,决策树(C4.5)等。
list： bagging和boosting的区别 决策树 Bagging和Boosting 概念及区别 1）样本...
1. Bagging和Boosting 在集成学习方法中，Bagging和Boosting是具有代表性的两大方法，...
区别： 1）样本选择上： Bagging：训练集是在原始集中有放回选取的，从原始集中选出的各轮训练集之间是独立的。...
深度学习158页中提到集成的平方误差的期望会随着集成的规模的增大而线性减小。 boosting是利用多个弱分类器，...
bagging算法思想: ① 对于一个给定的含有n个训练样本的数据集D={x1,x2,.....xn}； ② 重复...
Bagging 提升 Boosting 推进
集成学习中三个著名的算法boosting、bagging和random forest. bagging算法使用了重...
一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting. 3.1 Bagging ...
机器学习中问到这个问题可以这样回答 以融合和提升中bagging和boosting算法为例 bagging的典型代...
在之前的章节里，学习了集成学习的两个代表方式：bagging和boosting，现在来看如果将bagging和bo...
本文标题：boosting和bagging
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/fnmkuttx.html
网友评论