背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算M...

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背景:只专注于单个模型可能会忽略一些相关任务中可能提升目标任务的潜在信息,通过进行一定程度的共享不同任务之间的参数,可能会使原任务泛化更好。广义的讲,只要loss有多个就算M...
摘要:本文是理解adaboost算法与xgboost算法的前奏篇,主要介绍集成学习(Ensemble learning)的含义,在模型选择、训练数据过多或过少、数据融合及置信...