Bagging论文阅读

Abstract

Bagging生成多个版本的预测器并且将他们组合成新的分类器，对回归问题通过输出求平均进行组合，对于分类问题通过多数投票法进行组合。该方法适合对数据分布敏感的预测器（不稳定的学习器）作为基学习器。

模型不稳定是指在输入发生微小变化时输出产生巨大变化，不稳定的学习器比如决策树（未剪枝的决策树相比于剪枝的决策树更不稳定，故使用Bagging时，不需要对决策树进行剪枝）像K近邻算法就属于高稳定的学习器

1. Introduction

有一训练集 L = { ( x 1 , y 1 ) , ( x 2 ,

bagging论文阅读相关推荐

【论文阅读】Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional ... [将交通作为图像学习: 用于大规模交通网络速度预测的深度卷积神经网络]（1）
[论文阅读]Learning Traffic as Images: A Deep Convolutional Neural Network for Large-Scale Transportation ...
论文阅读工具ReadPaper
对于搞科研的同学们来说,看论文是要经历的第一关,尤其是要读好多篇论文的时候,更是着实令人头大. 这不,最近无意中发现了个在线论文阅读网站:readpaper.com,号称「论文阅读笔记神器,硕博科研学 ...
多目标跟踪：CVPR2019论文阅读
多目标跟踪:CVPR2019论文阅读 Robust Multi-Modality Multi-Object Tracking 论文链接:https://arxiv.org/abs/1909.03850 ...
快速人体姿态估计：CVPR2019论文阅读
快速人体姿态估计:CVPR2019论文阅读 Fast Human Pose Estimation 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_201 ...
Action4D：人群和杂物中的在线动作识别：CVPR209论文阅读
Action4D:人群和杂物中的在线动作识别:CVPR209论文阅读 Action4D: Online Action Recognition in the Crowd and Clutter 论文链接 ...
深度学习点云语义分割：CVPR2019论文阅读
深度学习点云语义分割:CVPR2019论文阅读 Point Cloud Oversegmentation with Graph-Structured Deep Metric Learning 摘要本 ...
3D目标检测论文阅读多角度解析
3D目标检测论文阅读多角度解析一．前言 CNN(convolutional neural network)在目标检测中大放异彩,R-CNN系列,YOLO,SSD各类优秀的方法层出不穷在2D图像的目标 ...
3D目标检测论文阅读摘要
3D目标检测论文阅读摘要 2D Object Detection 的研究已经非常成熟了,代表作品有RPN系列的FasterRCNN,One Shot系列的YOLOv1-YOLOv3,这里推荐一个2D ...
目标检测——Faster R-CNN论文阅读
论文阅读--Faster R-CNN:Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 文章目录论文阅读--Faste ...

bagging论文阅读

Bagging论文阅读

Abstract

1. Introduction

bagging论文阅读相关推荐

最新文章

热门文章