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《GBDT和随机森林- CSDN博主dkjkls》.pptx

发布时间：2022-06-19 发布人：admin 分类：说明书 资料大小：17.10M 资料格式：pptx 举报 版权申诉
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    壹 Ensemble Learning 集成学习 贰 Bagging: 随机森林 及实战 叁 Boosting: GBDT 及实战 肆 XGBoost & LightGBM http://blog.csdn.net/dkjkls http://blog.csdn.net/dkjkls
    集成学习 http://blog.csdn.net/dkjkls http://blog.csdn.net/dkjkls
    三个臭皮匠，顶个诸葛亮 http://blog.csdn.net/dkjkls
    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 (committee-based learning) 等。 异 质 – 组 件 学 习 器 同 质 – 基 学 习 器 线性回归 决策树 神经网络 逻辑回归 …… 线性回归 决策树 神经网络 逻辑回归 …… Individual Learner 个体学习器1 个体学习器2 ……………… 个体学习器t 学 习 器 加 权 样 本 加 权 结合 模块 输出 弱学习器 强学习器 将多个弱学习器进行结合，通过对样本加权、学习器加权， 获得比单一学习器显著优越的泛化性能的强学习器 http://blog.csdn.net/dkjkls
    集成学习 回归拟合 自定义加扰动的曲线 http://blog.csdn.net/dkjkls
    Bagging: 随机森林 及实战 http://blog.csdn.net/dkjkls http://blog.csdn.net/dkjkls
    Bagging Bootstrap aggregating，并行式集成学习方法最著名的代表。应用于同类型的模型个体，基于自助采样法 （Bootstrap sampling），在样本集中对有放回抽样的随机子集训练（降低过拟合的可能性），对分类任 务使用简单投票法，对回归任务使用简单平均法。 自 助 采 样 法 样 本 集 Individual Learner 样本子集1 个体学习器1 样本子集2 个体学习器2 …………… ……………… 样本子集t 个体学习器t T1(x) T2(x) …… Tt(x) 等 权 重 投 票 Sign i=  (x) 弱学习器 强学习器 样 本 扰 动 随机子集保证模型个体差异 包外样本：limt→∞ −t →≈.% 包外估计，辅助剪枝（决策树），Early Stop（神经网络） http://blog.csdn.net/dkjkls
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