集成算法

Posted 2021-01-24 moonpie-sun

 

Bagging

典型的代表：随机森林。

从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果：

 

 

Boosting

典型代表：AdaBoost， Xgboost。

训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果：

 

Stacking

将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测：

 

 

 

--------------------- 

作者：ukakasu 

来源：CSDN 

原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/82781047 

 

 

Boosting
典型代表：AdaBoost， Xgboost。
训练过程为阶梯状，基模型按次序一一进行训练（实现上可以做到并行），基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化。如果某一个数据在这次分错了，那么在下一次我就会给它更大的权重。对所有基模型预测的结果进行线性综合产生最终的预测结果：


Stacking
将训练好的所有基模型对训练基进行预测，第j个基模型对第i个训练样本的预测值将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，最后基于新的训练集进行训练。同理，预测的过程也要先经过所有基模型的预测形成新的测试集，最后再对测试集进行预测：


淮海路某老板一年败光千万家产，却在短短几个月赚到7位数！高川投资 · 燨燚 
集成学习(ensemble learning)原理详解 - 春华秋实 8361
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一、集成学习方法的思想     前面介绍了一系列的算法，每个算法有不同的适用范围，例如有处理线性可分问题的，有处理线性不可分问题。在现实世界的生活中，常常会因为“集体智慧”使得问题被很容易解决，那么问... 来自：null的专栏Python全栈学完需要多少钱？零基础学爬虫，你要掌握学习那些技能？需要学多久？
机器学习算法——集成方法（Ensemble）之Stacking - g11d111的博客 2258
本文是基于《kaggle比赛集成指南》来进行总结的概述什么是集成学习，以及目前较为常用的技术。这里主讲的集成学习技术用于分类任务，关于回归和预测这块不太了解，读者可自行查询相应博客或者论文。 ... 来自：g11d111的博客机器学习：集成算法(Ensemble Method) - Avalon 7265
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使用集成学习提升机器学习算法性能 这篇文章是对 PythonWeekly 推荐的一篇讲集成模型的文章的翻译，原文为 Ensemble Learning to Improve Machine Lea... 来自：Alan Lee机器学习：集成学习算法Bagging，Boosting - EastCarFxx Blog 2767
Bootstrap，Bagging，Boosting都属于集成学习方法，所谓集成学习方法，就是将训练的学习器集成在一起,原理来源于PAC (Probably Approximately Correct... 来自：EastCarFxx Blog下载 机器学习集成算法 - 超级杰哥 12-13机器学习中的集成算法，adaboost和随机森林等，python实现别再拿死工资了，2018聪明的陆家嘴人都在靠它赚外快凯强 · 燨燚一文读懂集成学习 - ruiyiin的专栏 7967
一文读懂集成学习（附学习资源） 投稿 丨 前沿热点  9134 1320 2017-08-07  THU数据派 Xtecher特稿作者 关注 ... 来自：ruiyiin的专栏文章热词 算法基础算法基础课程算法基础课程算法基础视频教程算法基础学习 相关热词 c#集成开发工具 c# 集成plsql android native react 集成 android 环信聊天集成 android集成股票分析 机器学习python集成 python算法教程在线集成算法系列之GBM - zhaoyuxia517的博客 1048
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机器学习算法——集成算法（一） - chkay399的博客 72
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内容来自国内机器学习大牛周志华《机器学习》一书。集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。典型的集成学习结构如下:通过训练数据产生一组个体学习器，然后使用某... 来自：xusworld的专栏别再拿死工资了，2018聪明的虹桥人都在靠它赚外快磊玺投资 · 燨燚下载 Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法 - q启明星 01-17Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法 Python数据分析与机器学习-Xgboost集成算法集成回归模型 - 贼贼弟的博客 1056
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Bagging meta-estimator 基本描述 在集成算法中，bagging 方法会在原始训练集的随机子集上构建一类黑盒估计器的多个实例，然后把这些估计器的预测结果结合起来形成最终的预... 来自：FontTian的专栏Ensemble Strategy详解（附Stacking集成算法详解） - ?λιο? 360
Ensemble Strategy详解 第四次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容来自于《机器学习》和网上查阅到的资料，以及自... 来自：?λιο?集成学习法之bagging方法和boosting方法 - yip的个人博客 1.7万
集成学习法之bagging方法和boosting方法 来自：yip的个人博客机器学习 —— 决策树及其集成算法(Bagging、随机森林、Boosting) - u011279742的博客 1708
本文为senlie原创，转载请保留此地址：http://www.cnblogs.com/senlie/   决策树 ---------------------------------------... 来自：u011279742的博客机器学习集成算法：XGBoost模型构造 - 算法channel 357
请点击上面公众号，免费订阅。　 《实例》阐述算法，通俗易懂，助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于：经典算法，机器学习，深度学习，LeetCode 题解，Kaggle 实战。期待您的到来！... 来自：算法channel新推出的赚钱方法， 原来是这样赚到钱的！兰坤投资 · 燨燚数据分析之通过集成提高算法 - 若云流风的专栏 245
一、算法集成方法?      1.装袋（Bagging）：通过给定组合投票的方式，获得最优解。比如你生病了，去n个医院看了n个医生，每个医生给你开了药方，最后的结... 来自：若云流风的专栏集成算法和算法调参 - 隔海前尘 143
1.集成算法 三种流行的集成算法的方法： 1.装袋（Bagging)算法：先将训练集分离成多个子集，然后通过各个子集训练多个模型 2.提升（Boosting)算法：训练多个模型并组成一个序列，序... 来自：隔海前尘Matlab实现Bagging（集成学习）算法 - 山高路远坑很深的博客 5043
实验环境： Matlab2016a 实验内容： 实现Bagging算法，训练多个分量分类器，比较分量分类器和最后的总分类器的分类准确率。 Bagging算法： 从大小为n的原始数据集... 来自：山高路远坑很深的博客树模型系列之二：集成算法bagging和boosting的区别 - 邝邝的数据分析之路 315
最近在研究树模型的时候，发现目前这类模型应用范围比较广，优化算法也层出不穷，因此希望通过几篇系列文章，能够加深对树模型的认识。 bagging和boosting的区别... 来自：邝邝的数据分析之路集成学习算法总结----Boosting和Bagging - 哆啦A梦的博客 1.5万
1、集成学习概述1.1 集成学习概述集成学习在机器学习算法中具有较高的准去率，不足之处就是模型的训练过程可能比较复杂，效率不是很高。目前接触较多的集成学习主要有2种：基于Boosting的和基于Bag... 来自：哆啦A梦的博客男人房事时间短咋办？教你一个技巧轻松达到30分钟！珑悦 · 燨燚集成学习总结 & Stacking方法详解 - willduan的博客 2.4万
集成学习主要分为 bagging， boosting 和 stacking方法。本文主要是介绍stacking方法及其应用。但是在总结之前还是先回顾一下继承学习。 这部分主要转自知乎。 1. Ba... 来自：willduan的博客集成学习 - universe_ant的博客 1742
集成学习 集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被称为多分类器系统(multi-classifier system)、基于委员会的学习(commi... 来自：universe_ant的博客监督学习五 集成学习 - 二货胖纸的博客 622
1、集成学习（Ensemble Learning）      （这段内容摘自百度百科）      ※定义：集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更... 来自：二货胖纸的博客集成学习（Ensemble Learning） - bluemapleman的博客 1.1万
本博客是针对周志华教授所著《机器学习》的“第8章 集成学习”部分内容的学习笔记。个体与集成 Boosting Bagging与随机森林 Bagging 随机森林 结合策略 平均法 投票法 学习法个体与... 来自：bluemapleman的博客数据挖掘算法----集成学习算法 - 菜菜鸟的博客 67
简介 集成学习，通过将多个单个的学习器集成在一起，使它们共同完成学习任务，也被称为“多分类系统”。其思想是使用一些不同的方法改变原始训练样本的分布，从而构建多个不同的分类器，并将这些分类器线性组合得... 来自：菜菜鸟的博客第一批抓住微信流量红利机遇的虹桥人，现已赚翻啦！赟昌投资 · 燨燚【机器学习】--集成算法从初始到应用 - LHWorldBlog的博客 69
一、前述集成思想就是让很多个训练器决定一个结果，目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起。二、具体1、概述 2、Bagging模型全称： bootstrap aggregation（说白了就是并行... 来自：LHWorldBlog的博客几种集成算法（Random Forest、GBM、AdaBoost）的实现、对比及再组合应用 - yawei的博客 841
随机森林、GBM、AdaBoost等集成算法的实现、对比及再组合提升 来自：yawei的博客机器学习知识点(十六)集成学习AdaBoost算法Java实现 - 专注于数据挖掘算法研究和应用 2221
理解http://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/61913092中AdaBoost算法，从网上找了一套简单的代码加以理解。 1、基分类器，实... 来自：专注于数据挖掘算法研究和应用【机器学习】集成学习各方法优缺点特征总结 - qq_32742009的博客 484
随机森林 优点 具有极高的准确率 随机性的引入，使得随机森林不容易过拟合，有很好的抗噪声能力，对异常点离群点不敏感 能处理很高维度的数据，并且不用做特征选择 既能处理离散型数据，也能处理连续... 来自：qq_32742009的博客Ensemble methods（组合方法，集成方法） - Hisense的专栏 8918
机器学习的算法中，讨论的最多的是某种特定的算法，比如Decision Tree，KNN等，在实际工作以及kaggle竞赛中，Ensemble methods（组合方法）的效果往往是最好的，当然需要消耗... 来自：Hisense的专栏辛辛苦苦一整年，存折始终没有钱，你还想这样生活吗海红歆财富 · 燨燚机器学习：集成算法（随机森林，Adaboost） - Chem0527的博客 2967
单模型分类方法模型往往精度不高，如决策树， 容易出现过拟合问题，因此通过组合多个单分类模型来提高预测精度，这些方法称为分类器集成组合方法。组合方法称为集成方法（ensemble method）,可以... 来自：Chem0527的博客机器学习 —— Boosting算法 - starter_____的博客 5280
Boosting算法（提升法） 算法的三个要素 （1）函数模型：Boosting的函数模型是叠加型的，即F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=su... 来自：starter_____的博客机器学习算法 -- 集成学习 - chibangyuxun的博客 4555
一、关于集成学习的概念1.集成学习概念集成学习是机器学习中一个非常重要且热门的分支，是用多个弱分类器构成一个强分类器，其哲学思想是“三个臭皮匠赛过诸葛亮”。一般的弱分类器可以由决策树，神经网络，贝叶斯... 来自：chibangyuxun的博客集成学习分类和区别 - chengfulukou的博客 1675
集成学习 1.1 定义 所谓集成学习（ensemble learning），是指通过构建多个弱学习器，然后结合为一个强学习器来完成分类任务。并相较于弱分类器而言，进一步提升结果的准... 来自：chengfulukou的博客在微服务框架中集成重量级算法服务的一种方案 - Elon.Yang的专栏 219
概述** 微服务架构作为当前最流行的架构体系，它所集成的服务大都是轻量级的(这也是为什么叫微服务)。单个微服务内部实现逻辑简单，处理客户响应时间短，经常做一些数据的增删改查操作。一般来说2到3千行代... 来自：Elon.Yang的专栏
集成学习（Ensemble learning）算法之bagging - hey 672
今日收获：心急吃不了热豆腐，饭一口一口吃，路一步一步走，先做好基础的算法再想办法在上面进行提高:)... 来自：heyBoosting 集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别 - Dby_freedom的博客 193
Boosting 集成算法中Adaboost、GBDT与XGBoost的区别 所谓集成学习，是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测... 来自：Dby_freedom的博客机器学习教程 之 Boosting 与 bagging：集成学习框架 - 冯良骏 的 博客 1012
集成学习是机器学习算法中非常耀眼的一类方法，它通过训练多个基本的分类器（如支持向量机、神经网络、决策树等），再通过基本分类器的决策融合，构成一个完整的具有更强学习分辨能力的学习器。在集成学习中，那些基... 来自：冯良骏 的 博客机器学习之集成算法 - liuzheng081的博客 97
机器学习的集成算法是指的多个单一算法集成在一起，使得机器学习的效果更好。 集成算法包含 Bagging-----bootstrap aggregation                    ①... 来自：liuzheng081的博客集成算法——Adaboost代码 - 樱缘之梦 120
     集成算法是我们将不同的分类器组合起来，而这种组合结果就被称为集成方法或者是元算法。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同意算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分... 来自：樱缘之梦
集成算法的简单介绍（七） - 绿箭侠 94
集成算法目的：为了让机器学习算法效果更好，一个算法不行那就一起。Bagging模型：Bagging模型其实就是训练一堆分类器然后结合他们的结果进行预测。随机森林就是一个很好的例子了。Tree1Tree... 来自：绿箭侠常用算法整合 - aru123 4889
常用算法 来自：aru123vue-cli（vue脚手架）超详细教程 - YinX 80850
?     都说Vue2简单上手容易，的确，看了官方文档确实觉得上手很快，除了ES6语法和webpack的配置让你感到陌生，重要的是思路的变换，以前用jq随便拿全局变量和修改dom的锤子不能用了，vu... 来自：YinX最新迅雷“应版权方要求，文件无法下载”的解决办法 - 徐奕的专栏 186074
迅雷下载有的电影电视剧的时候会出现：应版权方要求，文件无法下载，或者显示迅雷任务包含违规内容 无法继续下载。这个是因为版权方和迅雷公司交涉，迅雷公司通过技术手段阻止了迅雷任务的下载，比如下载最近的《人... 来自：徐奕的专栏IntelliJ IDEA IDEA 2018 激活注册码（可用） - 东陆之滇的技术博客 22436
K03CHKJCFT-eyJsaWNlbnNlSWQiOiJLMDNDSEtKQ0ZUIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoibnNzIDEwMDEiLCJhc3NpZ25lZU5hbWUiO... 来自：东陆之滇的技术博客Intellij IDEA的激活（使用破解补丁永久激活）（已更新） - shengshengshiwo 78582
你本文主要讲解使用破解补丁永久激活Intellij IDEA（到2099.12.31，时间也可以更长） 下载并安装IDEA 甩个链接，官网：https://www.jetbrains.co... 来自：shengshengshiwoVSCode设置中文语言显示 - 飞扬的博客 40206
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    IDEA自带的注释模板不是太好用，我本人到网上搜集了很多资料系统的整理了一下制作了一份比较完整的模板来分享给大家，我不是专业玩博客的，写这篇文章只是为了让大家省事。 这里设置的注释模板采用E... 来自：xiaoliulang0324的专栏IntelliJ IDEA全局内容搜索和替换 - 蝈蝈的博客 193780
在做项目时，有时会在整个项目里或指定文件夹下进行全局搜索和替换，这是一个很方便功能。使用方法如下：一、全局搜索1、使用快捷键Ctrl+Shift+F打开搜索窗口，或者通过点击Edit–>Find–>F... 来自：蝈蝈的博客Swagger教程二 - 愤怒的懒洋洋的博客 18042
Swagger搭建Restful接口教程二 一、前言         上一章节我们说的是swagger-ui也就是swagger1,接下来我们说的是swagger升级版swagger2     ... 来自：愤怒的懒洋洋的博客Ubuntu侧边栏和顶栏消失 (ps:亲测有效) - lzhiwei的博客 599
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webstorm 作为最近最火的前端开发工具,也确实对得起那个价格,但是秉着勤俭节约的传统美德,我们肯定是能省则省啊。 方法一：（更新时间：2018/4/8）v3.3 注册时，在打开的Lice... 来自：唐大帅的编程之路CSDN真无耻，必须要登录才能看全文 - longwind09，多容寡欲，千里江河 3773
CSDN真无耻，必须要登录才能看全文–20171026 来自：longwind09，多容寡欲，千里江河Postman 使用方法详解 - fxbin123的博客 163070
一、Postman背景介绍 用户在开发或者调试网络程序或者是网页B/S模式的程序的时候是需要一些方法来跟踪网页请求的，用户可以使用一些网络的监视工具比如著名的Firebug等网页调试工具。今天给大家... 来自：fxbin123的博客精选！15个必备的VSCode插件 - Dean 184293
Visual Studio Code 是由微软开发的一款免费、跨平台的文本编辑器。由于其卓越的性能和丰富的功能，它很快就受到了大家的喜爱。 就像大多数 IDE 一样，VSCode 也有一个扩展和主题... 来自：DeanpyCharm最新2018激活码 - 昌昌 1172246
本教程对jetbrains全系列可用例：IDEA、WebStorm、phpstorm、clion等 因公司的需求，需要做一个爬取最近上映的电影、列车号、航班号、机场、车站等信息，所以需要我做一个爬虫... 来自：昌昌PhotoShop2018和PhotoShop2019安装与破解教程（含资源） - mieleizhi0522的博客 159616
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程序员的世界，给大家来普及下。当今最热门的职业属程序员莫属。互联网发展的迅速，市场的需求很大。薪资待遇高。尽管这样，程序员也是很招黑的，说程序员秃头闷骚修电脑的标配！黑归黑，当真你就输了！ 如果用一... 来自：weixin_40876133的博客今天凌晨，AWS一口气又双叒叕发布了N个新服务（随时更新中...) - 老孙的博客 3146
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01 — 知乎上有这么一个问题：你见过出身最奇特的码农是什么样的？ 话题一出，引发了人民群众热烈的讨论。 网友A： 我所认识的一个微软同事，严格说来不算码农，因为他的职业生涯只有一部分在写代码。 他在... 来自：qq_28263265的博客SQL提升（一） - 愤怒的懒洋洋的博客 5361
Sql不常见关键字提升 一、前言 Sql是最重要的关系数据库操作语言，现在基本上任何与数据库相关的操作都离不开sql。所以说sql功能是很强大的。 我们常用的sql关键字不外乎 group by... 来自：愤怒的懒洋洋的博客最新最详细的黑苹果10.13.4安装教程 - qq_28735663的博客 144863
最新最全求详细的13.4的黑苹果安装教程，带安装工具和镜像！安装10.13的过程中，在论坛High Sierra版能查到的资料很少，安装教程帖子很少，现在把我安装10.13的过程做一个详细教程，列出来... 来自：qq_28735663的博客史上最全Java面试题（带全部答案） - 林老师带你学编程 92429
今天要谈的主题是关于求职，求职是在每个技术人员的生涯中都要经历多次。对于我们大部分人而言，在进入自己心仪的公司之前少不了准备工作，有一份全面细致面试题将帮助我们减少许多麻烦。在跳槽季来临之前,特地做这... 来自：林老师带你学编程Java 枚举(enum) 详解7种常见的用法 - 请叫我大师兄 449897
  JDK1.5引入了新的类型——枚举。在 Java 中它虽然算个“小”功能，却给我的开发带来了“大”方便。 大师兄我又加上自己的理解，来帮助各位理解一下。 用法一：常量 在JDK1.5 之前... 来自：请叫我大师兄
ukakasu
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最新评论kettle7.0写入elasti...m0_37845836：[reply]m0_37845836[/reply] Kettle8.1也可以使用你这个插件，OK...
kettle7.0写入elasti...m0_37845836：[reply]ukakasu[/reply] 多谢，终于连接上了，原来是端口要使用9671，我一直...
kettle7.0写入elasti...ukakasu：[reply]m0_37845836[/reply] cluster.name: ES ,这个在...
kettle7.0写入elasti...m0_37845836：[reply]ukakasu[/reply] 好的，多谢，我想知道是在这个包的哪个文件、地方配置I...
kettle7.0写入elasti...m0_37845836：[reply]ukakasu[/reply] 我把我修改的部分贴出来。 #cluster.name...

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--------------------- 作者：ukakasu 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/ukakasu/article/details/82781047 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！