摘要:
在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里,集成學(xué)習(xí)(Ensemble Learning)是一種強(qiáng)大的技術(shù),它通過(guò)組合多個(gè)模型來(lái)提高預(yù)測(cè)性能。 集成學(xué)習(xí)通過(guò)組合多個(gè)基學(xué)習(xí)器的預(yù)測(cè)結(jié)果,獲得比單一模型更優(yōu)秀的性能。其核心思想是"三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮",主要分為兩大流派:Boosting(提升)和Bagging(裝袋)。 本文 閱讀全文
posted @ 2025-05-12 10:21
wang_yb
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