Adaptive Boosting

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机器学习技法：08 Adaptive Boosting

Roadmap Motivation of Boosting Diversity by Re-weighting Adaptive Boosting Algorithm Adaptive Boosting in Action Summary…

机器学习技法笔记：08 Adaptive Boosting

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随机森林（Random Forest），决策树，bagging， boosting（Adaptive Boosting，GBDT）

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做…

机器学习技法总结（五）Adaptive Boosting, AdaBoost-Stump,决策树

上一讲主要利用不同模型计算出来的g.採用aggregation来实现更好的g.假设还没有做出来g.我们能够採用bootstrap的方法来做出一系列的"diversity"的data出来.然后训练出一系列的g.比方PLA来说,尽管模型一样,就是直线对二维平面的切割,模型都为直线,那么我们利用bootstrap来做出不同的数据,然后计算出不同的g,然后融合后就能够得到非常好的效果.或者也能够通过调整PLA的初始值来训练,得到一堆g,最后融合(parameter diversity,rand…

自适应增强(Adaptive Boosting)

简介 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,是一种迭代提升算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 它的自适应在于:其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最后的决策分类器. 基本思…

一步一步理解AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法

最近学习<西瓜书>的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤. AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个学习器: 第二个需要修正第一个的错误:筛选出错误并把它们放大: 第三个再修正之前的错误: 重复以上步骤,直到学习器数目达事先指定的值,再将这些学习器进行加权结合. 给定数据集如下: 注: 1)y的取值只…

Boosting boosting和bagging很类似,所使用的多个分类器类型都是一致的.另外,他们的主要区别点如下: boosting中不同的分类器是通过串行得到的,每个分类器都是根据已经训练出来的分类器的性能来进行训练. bagging中不同的分类器之前是没有影响的. boosting最终的分类结果是各个基本分类器的加权得到,bagging分类器的权重是相等的. boosting不改变所给的训练数据,只是改变所给训练数据的一个权值的分布. Boosting的主要版本:AdaBoost, G…