鐵人檔案
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...
原理 組合多個弱學習機來構建一個強學習機 將每個樣本的權重初始化為相等的值 建構弱分類器 將誤差大的資料權重加大 重複２跟３ 加權投票決定結果 建構弱...
boosting 前幾天有寫過一點關於boosting跟bagging大概的概念，今天開始前再簡單說一下 透過組合弱學習機、改進每一次的錯誤、從而獲得一個...
是基於 Gradient Boosted Decision Tree (GBDT) 改良與延伸 Boosting XGBoost是一種集成學習技術，通過組...
為強學習機融合方法 stacking 第一層為level 0，第二層為level 1 第一層可包含多個學習機，第二層只能有一個 第一層的學習機被稱為...
SVM (Support Vector Machine) 若資料為非線性，將資料映射到高維空間中(用kernel function) 找一超平面將資料分開，...
kernel trick 作天的ＳＶＭ跟ＳＶＲ有提到可以用kernel function將資料映射到高維空間中 解決的問題：當資料在原始空間中無法被線性分...
總的來說就是物以類聚 K-means Clustering 將數據集中的數據點分成不同群組，以便相似的數據點彼此靠近 選擇K值: 決定要將資料分成...
將所有樣本中相近得樣本點組成一個群組，一層一層往上堆疊，直至所有的樣本皆被分成一個群組為止 Hierarchical Clustering 透過將最接近的...
點與點之間的距離 K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性 通常使用的距離度量是歐氏距離（Euclidean Distance），但根據實際情況，也可...
