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集成算法讲解ppt
集成算法讲解ppt
集成算法
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集成算法PPT包括Bagging和AdaBoost
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集成算法ppt
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本课件是研究生的机器学习课程老师让学生讲解的ppt,这个是集成学习的ppt,详细介绍了常用的几种集成学习算法
集成学习算法PPT详解及其相应代码 覃秉丰.rar
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关于集成学习算法解释较为清晰明了的PPT与代码，非常适合小白入门，以及作为面试的准备，有助于快速提升机器学习基础算法
集成学习算法（EnsembleMethod）浅析
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个性化推荐系统是达观数据在金融、电商、媒体、直播等行业的主要产品之一。在达观数据的个性化推荐系统架构中，可以简单地分为5层架构，每层处理相应的数据输出给下一层使用，分别是:作为推荐系统最低端的数据处理层，主要功能是首先将客户上传上来的一些无用的噪声数据进行清理过滤，将推荐系统所需要用到的数据导入到数据存储层中；对于item的数据一般存入在Mysql中，随着数据量越来越大的item的数据，相比Mys
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bagging算法
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Bagging的策略： 从样本集中用Bootstrap采样选出n个样本 在所有属性上 对这n个样本建立分类器（CART or SVM or ） 重复以上两步m次 i e build m个分类器（CART or SVM or ） 将数据放在这m个分类器上跑 最后vote看到底分到哪一类
集成学习（AdaBoost、Bagging）
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包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。
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集成算法
Bag
ging & B
oos
ng
什么叫集成算法？
•
集成算法是当前机器学习中主要
的热点研究
方向之一。它的根本思路是对一
个问题使用一系列
学习器进行学习，并使用一定的
策略把各个不同的
学习结果进行整合，从而获得比
单个学习器更好的
学习效果。和传统的单个分类器
不同，集成算法并
非力求得到单一的最优分类器，
而是通过一组由多
个假设组合而成的集成得到更优
的假设。
强学习与弱学习理论
P
A
C
理论
P
AC
理论
•
P
AC
定义中有以下符
号
•
X:
实例空间，
包含所有可
能的样本
•
c
：概
念，是指一个
X
的子集，或
者说是一个
X
中的
元素
到不二值得
{0,1}
映射。
•
C
：
X
上一系列概念的集合。
•
D
：
X
的概念分布。
•
h
：要
考察的算法
输出的一个假设
，我们希望
它尽可能接
近
c
。
•
通俗的讲，
P
AC
理论
强调学习的目的应该
是以模型概念近似正
确（
1- a
）为指标，
而不是以概率为
1
为目标。
•
P
AC
可学习性
的一个隐含的条件：每
个目标
概念
c,
假设空间
H
都包含一
个以任意误差
接近
c
的假设。
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