集成学习【一】:集成学习(Ensemble Learning)结合神经网络
集成学习
- 一、集成学习的概念
- 二、集成学习的作用
- 2.1 集成学习的优点
- 2.2 集成学习的缺点
- 三、结合策略(简要了解)
- 四、常见的集成学习方法
- 集成学习实战
本系列将提供几种经典的集成学习方法,并应用于分类任务。可以有效增强神经网络的性能。
本章内容仅简要介绍下集成学习的知识,熟悉的可以直接略过。
代码实现的干货在文章最后的链接处。
一、集成学习的概念
集成学习(ensemble learning) 通过构建并结合多个学习器来完成任务,有时也被称为多分类器系统(multi-classifer system)————《机器学习》周志华
(学习器多指我们所说的分类器,比如支持向量机(SVM)、决策树、基于BP算法的神经网络等)
下面,简要的说说鄙人的理解,有问题请多多指出。
二、集成学习的作用
φ(◎ロ◎;)φ 怎么理解一中的概念呢?
如果把学习器看成异火
那么结合策略 就是融合异火的功法(焚决)
集
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