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Udacity 机器学习十期班
集成学习
•
制作人：Emily
•
直播时间：2017年7月6日
•
直播次数：第六次直播
Ensemble learning
01
概述
02
Boosting
03
Bagging
04
随机森林
01
集成学习概述
01 什么是集成学习
通过构建并结合多个学习器来完成学习任务
多个学习器可以是同种类型（决策树集成），也可以是不同类型（决策树
和神经网络）
每个基算法单独预测，最后的结论由全部基算法进行
投票
（用于分类问
题）或者
求平均
（包括加权平均，用于回归问题）。
01 集成学习
个体学习器间存在强依赖关系，串行生成的序列化方法，Boosting
个体学习器间不存在强依赖关系，并行生成的序列化方法，Bagging,
Random Forest
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