主要内容: 一.提升方法与AdaBoost算法的简介 二.AdaBoost算法 三.代码解释 一.提升方法与AdaBoost算法的简介 1.提升方法:从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器.大多数的提升方法都是改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布(相同的数据,不同的概率分布)调用弱学习算法学习一系列弱分了器. 所以,对于提升方法来说,需要回答两个问题: 1)在每一轮如何改变训练数据的的权值或概率分布? 2)…

JVM学习笔记-第七章-虚拟机类加载机制 7.1 概述 Java虚拟机描述类的数据从Class文件加载到内存,并对数据进行校验.转换解析和初始化,最终形成可以被虚拟机直接使用的Java类型,这个过程被称为虚拟机的类加载机制. 两个约定: 后文直接对"类型"的描述都同时蕴含着类和接口的可能性 本章所提到的"Class文件"也并非特指某个存在于具体磁盘中的文件,而应当是一串二进制字节流. 7.2 类加载的时机 一个类型从被加载到虚拟机内存中开始,到卸载出内存为止,它的整…

2016/1/30学习内容 第七章 Python文件操作 文本文件 文本文件存储的是常规字符串,通常每行以换行符'\n'结尾. 二进制文件 二进制文件把对象内容以字节串(bytes)进行存储,无法用笔记本或其他普通文本处理软件进行编辑,通常也无法被人类直接阅读和理解,需要使用专门的软件进行解码后读取,显示,修改或执行.常见的如图形图像文件,音视频文件,可执行文件,资源文件,各种数据库,Office文件都属于二进制文件 文件对象 通过open()函数即可以指定模式打开指定文件并创建文件对象 文件对…

文章目录 1.ID3及C4.5算法基础 1.1 计算香农熵 1.2 按照给定特征划分数据集 1.3 选择最优特征 1.4 多数表决实现 2.基于ID3.C4.5生成算法创建决策树 3.使用决策树进行分类 4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道,决策树的学习算法主要包括3个步骤:特征选择.决策树生成算法.决策树剪枝,我们按照这个思路来一一实现相关功能. 本文的实现目前主要涉及特征选择.ID3及C4.5算法.剪枝及CART算法暂未涉及,后期补上. 1.ID3及C4.5算法基础 前面文章…

笔者本人是个初入机器学习的小白,主要是想把学习过程中的大概知识和自己的一些经验写下来跟大家分享,也可以加强自己的记忆,有不足的地方还望小伙伴们批评指正,点赞评论走起来~ 文章目录 1.k-近邻算法概述 1.1 距离度量 1.2 k值的选择 1.3 分类决策规则 2.k-近邻算法实现 2.1 实现方法 2.2 k-近邻法python3.6实现 2.2.1 k-近邻法实现程序 2.2.2 classify0(inX, dataSet, labels, k)中部分方法注释 2.2.3 如何测试分类器…

第七章:路径 所有描述轮廓的数据都放在<path>元素的d属性中(d是data的缩写).路径数据包括单个字符的命令,比如M表示moveto,L表示lineto.接着是该命令的坐标信息. 7.1moveto.lineto.closepath 每个路径都必须以moveto命令开始. 命令字母为大写的M,紧跟着一个使用逗号或空格分隔的x和y坐标.这个命令用来设置绘制轮廓的“笔”的当前位置. moveto命令后面紧跟着一个或多个lineto命令,用大写字母L表示,它的后面也是由逗号或者空格分隔的x和y…

一.概述 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?这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式.接下来我们将集中关注一个称作AdaBoost的最流行的元算法.由于某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 本章首先讨论不同分类器的集成方法,然后主要关注boosting方法及其代表分类器Adaboost.再接下来,我们就会建立一个单层决…

  去年 6 月份写的博文<Yusuke Sugomori 的 C 语言 Deep Learning 程序解读>是囫囵吞枣地读完一个关于 DBN 算法的开源代码后的笔记,当时对其中涉及的算法原理基本不懂.近日再次学习 RBM,觉得有必要将其整理成笔记,算是对那个代码的一个补充.  目录链接 (一)预备知识 (二)网络结构 (三)能量函数和概率分布 (四)对数似然函数 (五)梯度计算公式 (六)对比散度算法 (七)RBM 训练算法 (八)RBM 的评估 作者: peghoty 出处: http:…

假设检验及R实现 7.1假设检验概述 对总体参数的具体数值所作的陈述,称为假设;再利用样本信息判断假设足否成立,这整个过程称为假设检验. 7.1.1理论依据 假设检验之所以可行,其理沦背景是小概率理论.小概率事件在一次试验中儿乎是不可能发生的,但是它一以发生,我们就有理由拒绝原假设:反之,小概率事件没有发生,则认为原假设是合理的.这个小概率的标准由研究者事先确定,即以所谓的显著性水平α(0<α<1)作为小概率的界限,α的取值与实际问题的性质相关,通常我们取α=0.1, 0.05或0.01,假设…

一.感知器 感知器是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的,其灵感来自于对人脑的仿真,大脑是处理信息的神经元(neurons)细胞和链接神经元细胞进行信息传递的突触(synapses)构成. 一个神经元可以看做将一个或者多个输入处理成一个输出的计算单元.一个感知器函数类似于一个神经元:它接受一个或多个输入,处理 他们然后返回一个输出.神经元可以实时,错误驱动的学习,神经元可以通过一个训练样本不断的更新参数,而非一次使用整套的数据.实时学习可能有效的处理…