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文檔簡介
第9章集成學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)框架兩種范式
串行集成法AdaBoost利用基學(xué)習(xí)器之間的相關(guān)性并行集成法Bagging利用基學(xué)習(xí)器之間的獨立性Bagging算法BootstrapAGGregatING自助采樣通過放回采樣得到若干個訓(xùn)練樣本的采樣集聚合基分類器在分類問題上投票，在回歸問題上平均包外樣本(out-of-bag)單個樣本至少出現(xiàn)一次的概率為0.632。約有36.8%的原始訓(xùn)練集的樣本未被使用。用包外樣本來估計基分類器的好壞。隨機森林(RandomForest)與Bagging的主要區(qū)別：引入了隨機特征選擇
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