技術 【DAY17】機器學習:集成學習（Ensemble Learning）

前言 昨天我們學習了單一模型（例如邏輯迴歸、決策樹）的建立方式，但在實際應用中，單一模型的表現有時不夠穩定。這時候，我們就可以透過「集成學習」將多個模型結合起來...

技術 [DAY26] 機器學習 - 決策樹(二)

整體/集成學習 通過結合多個基本模型的預測結果，獲得更好的整體預測性能。 可以是相同類型的模型，也可以是不同類型的模型。 通過集體決策來消除個別模型的不足，從...

技術 Day11-集成學習Ensemble Learning(bagging/boosting)

使用多種學習算法來獲得比單獨使用任何單獨的學習算法更好的預測效果 集成學習 通過建立幾個模型組合來解決單一預測問題 所用來組合的多個模型之間要有差異...

技術 Day 27. Ensemble Learing 集成學習(一) [介紹] Bagging、Boosting 、Stacking、Cascading

Day 27. Ensemble Learing 集成學習 [介紹] 前言 Bias-Variance Tradeoff Ensemble Learing 集...