机器学习——打开集成方法的大门，手把手带你实现AdaBoost模型

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机器学习——打开集成方法的大门，手把手带你实现AdaBoost模型

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天是机器学习专题的第25篇文章,我们一起来聊聊AdaBoost. 我们目前为止已经学过了好几个模型,光决策树的生成算法就有三种.但是我们每次进行分类的时候,每次都是采用一个模型进行训练和预测.我们日常在做一个决策的时候,往往会咨询好几个人,综合采纳他们的意见.那么有没有可能把这个思路照搬到机器学习领域当中,创建多个模型来综合得出结果呢? 这当然是可以的,这样的思路就叫做集成方法(ensemble method). 集成方法集成方法本…

机器学习之——集成算法，随机森林，Bootsing，Adaboost,Staking，GBDT,XGboost

集成学习集成算法随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑…

硬货 | 手把手带你构建视频分类模型（附Python演练））

译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据我们将在Python中构建自己的视频分类模型这是一个非常实用的视频分类教程,所以准备好Jupyter Notebook 介绍我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签. 这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容.我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有…

【机器学习实战】第7章集成方法 ensemble method

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于…

【机器学习实战】第7章集成方法（随机森林和 AdaBoost）

第7章集成方法 ensemble method 集成方法: ensemble method(元算法: meta algorithm) 概述概念:是对其他算法进行组合的一种形式. 通俗来说: 当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见. 机器学习处理问题时又何尝不是如此? 这就是集成方法背后的思想. 集成方法: 投票选举(bagging: 自举汇聚法 bootstrap aggregating): 是基于数据随机重抽样分类器构造的方法再学习(boosting): 是基于…

[.Net] 手把手带你将自己打造的类库丢到 NuGet 上

手把手带你将自己打造的类库丢到 NuGet 上序我们习惯了对项目右键点击“引用”,选择“管理NuGet 程序包”来下载第三方的类库,可曾想过有一天将自己的打造的类库放到 NuGet 上,让第三者下载. 图1 目录注册 NuGet 账号下载 NuGet 包资源管理器使用 NuGet 包资源管理器获取 Publish Key 效果图一.注册 NuGet 账号进入官方地址:https://www.nuget.org/,选择“Register”注册账号 ... ... 图1-1 二.下载…

手把手带你做一个超炫酷loading成功动画view Android自定义view

写在前面: 本篇可能是手把手自定义view系列最后一篇了,实际上我也是一周前才开始真正接触自定义view,通过这一周的练习,基本上已经熟练自定义view,能够应对一般的view需要,那么就以本篇来结尾告一段落,搞完毕设的开题报告后去学习新的内容. 有人对我说类似的效果网上已经有了呀,直接拿来就可以用,为什么还要写.我个人的观点是:第三方控件多数不能完全满足UI的要求,如果需要修改,那么必须理解他的实现,所以很有必要自己去写一款出来,成为程序的创造者,而不单单是使用者.所以,写一写已经实现的效果,…