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集成式學習是使用2種或更多的機器學習演算法,來組合出預測能力更好的模型。DeepMind已經使用集成式學習來組合多個神經網路,控制Google資料中心的運作效能;集成式 ...
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第一篇 機器學習基礎知識 第 1 章 機器學習的概念 1.1 資料集 1.2 監督式學習與非監督式學習 13 效能指標(Performance Measures) 1.4 模型驗證(Validation) 1.5 機器學習演算法 1.6 小結 第 2 章 初探集成式學習(Ensemble Learning) 2.1 何謂偏誤與變異 2.2 評估偏誤與變異 2.3 集成式學習(Ensemble Learning) 2.4 小結
第二篇 非生成式演算法 第 3 章 投票法(Voting) 3.1 多數決投票 3.2 使用 Python 實作硬投票 3.3 使用 Python 實作軟投票 3.4 小編補充:加權軟投票 3.5 小結 第 4 章 堆疊法(Stacking) 4.1 超學習(Meta-learning) 4.2 超學習器的訓練資料集 4.3 超學習器的測試資料集 4.4 選擇學習器(Learner) 4.5 使用堆疊法處理迴歸問題 4.6 使用堆疊法處理分類問題 4.7 建立堆疊的函式 4.8 小編補充:堆疊的其他技巧 4.9 小結
第三篇 生成式演算法 第 5 章 自助聚合法(Bootstrap Aggregation) 5.1 自助抽樣法 5.2 自助聚合法的原理 5.3 使用 Python 實作自助聚合法的完整機制 5.4 平行化(Parallelize)自助聚合法 5.5 使用 scikit-learn 提供的自助聚合法處理分類問題 5.6 使用 scikit-learn 提供的自助聚合法處理迴歸問題 5.7 小結 第 6 章 提升法(Boosting) 6.1 適應提升(Adaptive Boosting, AdaBoost) 6.2 使用 Python 實作適應提升的完整機制 6.3 使用 scikit-learn 提供的適應提升處理分...
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[Day 17] 集成式學習 | 食品業者
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