【机器学习】集成学习——Stacking模型融合（理论+图解）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言对于单个模型来说很难拟合复杂的数据，而且对于单模型来说，模型的抗干扰能力较低，所以我们希望可以集成多个模型，结合多个模型的优缺点提高模型的泛化能力。针对于集成学习一般有两种方式，第一种为Boosting架构，利用基学习器之间串行的方式进行构造强学习器，第二种是Bagg....
集成学习-模型融合（Lenet，Alexnet，Vgg）三个模型进行融合-附源代码-宇宙的尽头一定是融合模型而不是单个模型。
深度学习常用数据增强，数据扩充代码数据缩放代码： 深度学习数据增强方法-内含（亮度增强，对比度增强，旋转图图像，翻转图像，仿射变化扩充图像，错切变化扩充图像，HSV数据增强）七种方式进行增强-每种扩充一张实现7倍扩）+ 图像缩放代码-批量_小馨馨的小翟的博客-CSDN博客_训练数据增强机器学习中，有一门很有意思的提升模型accuracy的trick叫做集成学习，初次接触集成学习的时候我感觉这个方....
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