楼主: 阿扁V5
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[问题] 【机器学习算法讨论】stacking融合真的会显著提升效果吗？   [推广有奖]

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11楼
atest1 发表于 2018-7-1 19:56:28 |只看作者 |坛友微信交流群

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12楼
iv1929 发表于 2018-7-3 00:24:06 |只看作者 |坛友微信交流群

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13楼
hsubin 在职认证  发表于 2018-7-8 22:34:33 |只看作者 |坛友微信交流群

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14楼
astiny 发表于 2018-7-12 16:01:30 |只看作者 |坛友微信交流群

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15楼
幸运符 发表于 2018-7-21 10:22:13 |只看作者 |坛友微信交流群
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16楼
绛河在夜空11 学生认证  发表于 2018-8-3 10:40:56 |只看作者 |坛友微信交流群

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17楼
todier 发表于 2018-8-4 13:08:49 |只看作者 |坛友微信交流群

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18楼
linshiyouxiang 学生认证  发表于 2018-8-10 07:30:57 |只看作者 |坛友微信交流群

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19楼
jgchen1966 发表于 2018-8-10 12:56:25 |只看作者 |坛友微信交流群

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已很强的学习器（如randomForest,SVM, gbm,mboost 等），再用强学习器集成，一般没啥子效果，，该结合特定专业或实际需要，采用特定方法集成，才会对实践有价值。。

   SupperLearner  是完成依据 stacking 原理建立的R package  。     可一试。。
  
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20楼
阿扁V5 学生认证  发表于 2018-8-10 15:38:34 |只看作者 |坛友微信交流群
jgchen1966 发表于 2018-8-10 12:56
已很强的学习器（如randomForest,SVM, gbm,mboost 等），再用强学习器集成，一般没啥子效果，，该结合特定专 ...
有道理，我以这些比较强的学习器集成目的是想得到一个超过这些学习器性能的模型，事实上最近周志华教授的深度森林其实也是一种类似的思想，不过应用场景问题确实需要考虑，你提到的R包，有时间研究一下

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