ensenble 學習

主要的方法

  • boosting ：多個弱分類器組成強分類器
  • bagging(booststrap aggregating) ：將訓練數據中數據重新采樣，訓練好模型后，在添加到一起平均。
  • stacking：從訓練集與測試集中同時采樣數據進行訓練，然后多模型融合。
    stacking_jianshu
    模型融合
    mlwave
    kaggle_intro
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