boosting和bootstrap区别

90 阅读 0 评论 60 点赞

我是靠谱客的博主迷路蜜蜂，最近开发中收集的这篇文章主要介绍boosting和bootstrap区别，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

bootstrap、boosting是机器学习中几种常用的重采样方法。其中bootstrap重采样方法主要用于统计量的估计，boosting方法则主要用于多个子分类器的组合。

bootstrap:估计统计量的重采样方法（推荐学习：Python视频教程）

bootstrap方法是从大小为n的原始训练数据集DD中随机选择n个样本点组成一个新的训练集，这个选择过程独立重复B次，然后用这B个数据集对模型统计量进行估计（如均值、方差等）。由于原始数据集的大小就是n，所以这B个新的训练集中不可避免的会存在重复的样本。

统计量的估计值定义为独立的B个训练集上的估计值θbθb的平均：

boosting:

boosting依次训练k个子分类器，最终的分类结果由这些子分类器投票决定。

首先从大小为n的原始训练数据集中随机选取n1n1个样本训练出第一个分类器，记为C1C1，然后构造第二个分类器C2C2的训练集D2D2，要求：D2D2中一半样本能被C1C1正确分类，而另一半样本被C1C1错分。

接着继续构造第三个分类器C3C3的训练集D3D3，要求：C1C1、C2C2对D3D3中样本的分类结果不同。剩余的子分类器按照类似的思路进行训练。

boosting构造新训练集的主要原则是使用最富信息的样本。

以上就是迷路蜜蜂为你收集整理的boosting和bootstrap区别的全部内容，希望文章能够帮你解决boosting和bootstrap区别所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。

本图文内容来源于网友提供，作为学习参考使用，或来自网络收集整理，版权属于原作者所有。