集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，它通过将多个学习器（或称为“基学习器”、“弱学习器”）的预测结果结合起来，以提高整体预测性能。
一、集成学习简介 集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习技术，它通过将多个学习器（或称为“基学习器”、“弱学习器”）的预测结果结合起来，以提高整体预测性能。集成学习通常分为三种类型：Bagging、Boosting和Stacking。 Bagging：通过自助采样...
集成学习(上)：机器学习基础task2-掌握基本的回归模型
学习内容来源链接2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。2.1 使用sklearn构建完整的回归项目(1) 收集数据集并选择合适的特征：在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是：第一个，....
集成学习(上)：机器学习基础task1-熟悉机器学习的三大主要任务
学习内容来源链接1.导论什么是机器学习？机器学习的一个重要的目标就是利用数学模型来理解数据，发现数据中的规律，用作数据的分析和预测。数据通常由一组向量组成，这组向量中的每个向量都是一个样本，我们用x i x_ixi来表示一个样本，其中i = 1 , 2 , 3 , . . . , N i=1,2,3,...,Ni=1,2,3,...,N,共N个样本，每个样本x i = ( x i 1 , x i....
集成学习：机器学习模型如何“博采众长”
前置概念偏差指模型的预测值与真实值之间的差异，它反映了模型的拟合能力。方差指模型在不同的训练集上产生的预测结果的差异，它反映了模型的稳定性。方差和偏差对预测结果所造成的影响在机器学习中，我们通常希望模型的偏差和方差都能够尽可能地小，从而达到更好的泛化能力。但是，偏差和方差的平衡是一个非常复杂的问题，很难通过简单的调参来解决。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑模型的鲁棒性、准确性和泛化能力等多个....
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