类别:Python / 日期:2019-12-02 / 浏览:100 / 评论:0

bootstrap、boosting是机械进修中几种经常运用的重采样要领。个中bootstrap重采样要领重要用于统计量的预计,boosting要领则重要用于多个子分类器的组合。

bootstrap:预计统计量的重采样要领(引荐进修:Python视频教程)

bootstrap要领是从大小为n的原始练习数据集DD中随机挑选n个样本点构成一个新的练习集,这个挑选历程自力反复B次,然后用这B个数据集对模子统计量举行预计(如均值、方差等)。因为原始数据集的大小就是n,所以这B个新的练习集合不可避免的会存在反复的样本。

统计量的预计值定义为自力的B个练习集上的预计值θbθb的均匀:

boosting:

boosting顺次练习k个子分类器,终究的分类效果由这些子分类器投票决定。

首先从大小为n的原始练习数据集合随机拔取n1n1个样本练习出第一个分类器,记为C1C1,然后组织第二个分类器C2C2的练习集D2D2,请求:D2D2中一半样天性被C1C1准确分类,而另一半样本被C1C1错分。

接着继承组织第三个分类器C3C3的练习集D3D3,请求:C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类效果差别。盈余的子分类器根据相似的思绪举行练习。

boosting组织新练习集的重要原则是运用最富信息的样本。

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