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集成学习（ AdaBoost and Gradient Boosting）

集成学习

数据科学

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Boosting with AdaBoost and Gradient Boosting ，集成学习比较，by Diogo Menezes Borges。

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Ensemble-Methods-using-R:我已经完成了关于合奏方法的个人项目（论文）。首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。将随机森林用作分类树。我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。将随机森林用作分类树。我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特

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to combine several weak learners into a stronger one. The general

idea of Boosting algorithms is to try predictors sequentially, where

each subsequent model attempts to fix the errors of its predecessor.

Diogo Menezes Borges

Sep 21, 2018

6 min read

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