集成算法

机器学习(十八)：Bagging和随机森林

全文共10000余字，预计阅读时间约30~40分钟 | 满满干货(附数据及代码)，建议收藏！ 本文目标：理解什么是集成学习，明确Bagging算法的过程，熟悉随机森林算法的原理及其在Sklearn中的各参数定义和使用方法代码…

【机器学习】机器学习实验三：集成算法1（详细代码展示）

文章目录一、实验介绍1.1 简单介绍1.2 Breast Cancer 数据实验1.3 Boston 数据实验二、项目地址三、算法结果展示一、实验介绍 1.1 简单介绍 AdaBoost 和 Random Forest 算法的原理 1.2 Breast Cancer 数据实验对 Breast Cancer 数据进行探索性数据分析； 数据预…

4.[笔记]统计学习方法—提升办法AdaBoost算法

文章目录1.adaboost算法1.1 提升方法的基本思路1.2 AdaBoost算法1.3 很硬核的证明adaboost是前向分步算法。2. 提升树2.2 梯度提升3.几个数学计算4.sklearn里面的adaboost函数1.adaboost算法 1.1 提升方法的基本思路主要解决两个问题： 如何每一轮都改变训练数据…