学习提醒|进阶篇！三个方法详解集成学习实战难题！

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集成学习之路道阻且长&＃xff0c;下篇这就给同学们奉上&＃xff01;

这节课上&＃xff0c;李宏毅老师主要会在课堂上给大家讲解3个不同的方法去解决集成学习的问题&＃xff0c;一起来看看吧&＃xff01;

1

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Bagging

通过Bagging&＃xff0c;你可以创造出不同的dataset进行训练&＃xff0c;从而得到多个不同的模型。如果模型太复杂&＃xff0c;而你担心它overfitting&＃xff0c;就是bagging登场的时候啦&＃xff01;

2

●

Boosting

Boosting是在不同的训练集上进行训练&＃xff0c;事实上&＃xff0c;我们通过改变损失函数来实现这个效果。

3

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Stacking

把每个model的output当成一个feature&＃xff0c;这些模型有好有坏&＃xff0c;整合在一起的时候就需要你设置权重。

集成学习难题中&＃xff0c;首当其冲的是如何得到若干个个体学习器&＃xff1f;其次&＃xff0c;选择什么样的结合策略能将个体学习器集合成一个强学习器&＃xff1f;

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第8课&＃xff1a;集成学习&＃xff08;下篇&＃xff09;

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学习之路正在继续&＃xff0c;今天也要努力学习&＃xff0c;奖励自己一朵小红花呀&＃xff01;

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础&＃xff0c;是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台&＃xff0c;包括飞桨开源平台和飞桨企业版。飞桨开源平台包含核心框架、基础模型库、端到端开发套件与工具组件&＃xff0c;持续开源核心能力&＃xff0c;为产业、学术、科研创新提供基础底座。飞桨企业版基于飞桨开源平台&＃xff0c;针对企业级需求增强了相应特性&＃xff0c;包含零门槛AI开发平台EasyDL和全功能AI开发平台BML。EasyDL主要面向中小企业&＃xff0c;提供零门槛、预置丰富网络和模型、便捷高效的开发平台&＃xff1b;BML是为大型企业提供的功能全面、可灵活定制和被深度集成的开发平台。

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