バギングを学び、高め統合、マシンは2つのコア・タスクを学習、総合学習アルゴリズムの概要：シンプルで粗製の理解と機械学習の実装では、（）学習統合します

統合された学習

学習目標

• 大手総合学習を解決するための2つのコアタスクを理解します
• あなたは、統合された袋詰めの原則を知っています
• 我々は、ランダムな決定木の森を確立するプロセスを知っています
• なぜ私はランダム置換と（ブートストラップ）のサンプリングを知っておく必要があります
• アプリケーションRandomForestClassifieを達成するために、ランダムフォレストアルゴリズム
• 私たちは、統合を後押しする原理を知っています
• 袋詰め昇圧の違いを知っています
• gbdt実装プロセスを学びます
  

5.1はじめにアンサンブル学習アルゴリズム

1総合学習とは何ですか

単一の設立を通じて問題を解決するために学習の統合は、いくつかのモデルを予測します。これは、ことによって動作分類/モデルを複数生成し、独立して学習し、予測を行います。最後に、これらの合成予測に突起、及び従ってより良い任意の単一の分類器よりは予測を行うことができます。

2 レビュー：マシンは2つのコア・タスクを学習

3統合バギングブースティング学習

限り、単一の分類器の性能はそれほど悪くはないとして、学習の統合の結果が良く、単一の分類器よりも常にあります。