16 févr. 1994 - Bagging 等集成方法
Bagging predictors.
Breiman, L.
(1994).
Description:
Bagging（bootstrap aggregating）是通过结合几个模型降低泛化误差的技术(Breiman, 1994)。主要想法是分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出。这是机器学习中常规策略的一个例子，被称为 模型平均（model averaging）。采用这种策略的技术被称为集成方法。
模型平均（model averaging）奏效的原因是不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。
Ajouté au bande de temps:
Regularization
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