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AnYeah

木虫 (小有名气)

[交流] baggging算法问题 已有1人参与

想用baggging算法进行分类/回归，有两点疑惑：
      1、随机采样的样本有重复，在送入基学习器学习之前重复样本要不要去掉？
      2、若原始样本尺寸为n，采样样本尺寸m，m是不是一定要等于n？如果可以自定，那具体有什么原则？
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1楼 2016-07-11 17:25:22
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回帖支持 ( 显示支持度最高的前 50 名 )

HRL_RS

金虫 (小有名气)
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
AnYeah: 金币+3 2016-07-13 20:58:16
AnYeah: 金币+3 2016-07-16 16:21:54
1. 有重复样本不需要去掉；
2. m肯定不等于n，如果相等，每个基模型预测结果就相同了，再集成就没意义了；
3. m的取值可以按一定比例设定，比如取80%个n，一般试出结果较好的。
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7楼2016-07-13 09:08:41
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普通回帖

dongclove
2楼2016-07-11 17:38:19
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AnYeah

木虫 (小有名气)
自己顶一下
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3楼2016-07-12 10:18:51
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jbb0523

至尊木虫 (著名写手)
★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
AnYeah: 金币+1 2016-07-12 23:04:16
可以在coursera上看看台大林轩田的机器学习技法课程，里面有讲，看过，但忘记了……

发自小木虫Android客户端
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我不去想是否能够成功，既然选择了远方便只顾风雨兼程……
4楼2016-07-12 12:41:45
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AnYeah

木虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by jbb0523 at 2016-07-12 12:41:45
可以在coursera上看看台大林轩田的机器学习技法课程，里面有讲，看过，但忘记了……

谢谢！
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5楼2016-07-12 23:04:23
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xiaol1123

金虫 (小有名气)
★ ★ ★ ★
小木虫: 金币+0.5, 给个红包，谢谢回帖
AnYeah: 金币+3 2016-07-13 20:57:59
不用
等于还叫随机吗? 至于比例可根据子模型个数及复杂度等调节。

可以参考周志华老师的这本书的有关章节
Z.-H. Zhou. Ensemble Methods: Foundations and Algorithms, Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC, 2012. (ISBN 978-1-439-830031)  [TOC; Sample chapters: Chapter 2, Chaper 6]
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Just do it!
6楼2016-07-13 08:57:49
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AnYeah

木虫 (小有名气)
引用回帖:
6楼: Originally posted by xiaol1123 at 2016-07-13 08:57:49
不用
等于还叫随机吗? 至于比例可根据子模型个数及复杂度等调节。

可以参考周志华老师的这本书的有关章节
Z.-H. Zhou. Ensemble Methods: Foundations and Algorithms, Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CR ...

谢谢
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8楼2016-07-13 20:58:10
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AnYeah

木虫 (小有名气)
引用回帖:
7楼: Originally posted by HRL_RS at 2016-07-13 09:08:41
1. 有重复样本不需要去掉；
2. m肯定不等于n，如果相等，每个基模型预测结果就相同了，再集成就没意义了；
3. m的取值可以按一定比例设定，比如取80%个n，一般试出结果较好的。

谢谢！
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9楼2016-07-13 20:58:25
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AnYeah

木虫 (小有名气)
引用回帖:
4楼: Originally posted by jbb0523 at 2016-07-12 12:41:45
可以在coursera上看看台大林轩田的机器学习技法课程，里面有讲，看过，但忘记了……

coursera没有明说
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10楼2016-07-19 16:18:42
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