提升方法维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。面对的问题是迈可·肯斯（MichaelKearns）提出的：[1]一组“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”？弱学习者一般是指一个分类器，它的结果只比随机分类好一点点；强学习者指分类器的结果非常接近真值。目录1提升算法2批评3相关条目4实现5参考文献5.1脚注5.2其他参考资料6外部链接提升算法大多数提升算法包括由迭代使用弱学习分类器组成，并将其结果加入一个最终的成…
自编码器维基百科，自由的百科全书跳到导航跳到搜索一个具有3个全连接隐藏层的自动编码器网络结构。自编码，也称自动编码器，是一种人工神经网络，在无监督学习中用于有效编码。自编码的目的是对一组数据学习出一种表示（也称表征，编码），通常用于降维。最近，自编码的概念广泛地用于数据的生成模型。[1][2]自2010年以来，一些先进的人工智能在深度学习网络中采用了采用堆叠式稀疏自编码。[3]结构另见表征学习参考Auto-EncodingVariationalBayes,Kingma,D.P.andWellin…
