写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将"弱学习算法"提升为"强学习算法"的过程,主要思想是"三个臭皮匠顶个…

https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面 说到Adaboost,公式与代码网上到处都有,<统计学习方法>里面有详细的公式原理,Github上面有很多实例,那么为什么还要写这篇文章呢?希望从一种更容易理解的角度,来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节. 本文中暂时没有讨论其数学公式,一些基本公式可以参考<统计学习方法>. 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选用单层…

Boosting算法 Boosting是一种用来提高弱分类器准确度的算法,是将"弱学习算法"提升为"强学习算法"的过程,主要思想是"三个臭皮匠顶个诸葛亮".一般来说,找到弱学习算法要相对容易一些,然后通过反复学习得到一系列弱分类器,组合这些弱分类器得到一个强分类器. Boosting算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形式如下: $$F_M(x;P)=\sum_{m=1}^n…

一.算法简介 Adaboost算法是一种集成算法,所谓集成算法就是将多个弱的分类器组合在一起变成一个强的分类器.弱分类器通常是指分类效果比随机分类稍微好一点的分类器.就像我们在做一个重要决定的时候,通常会请教多个人的意见而不是一个人的意见,我们会综合考虑多个方面最终才会下决定.假如此时远处走来一个人,你要判断他是否是你的朋友.这时候你会从他的穿着,身高,走路姿势等多个特征来进行判断,如果仅仅是看其中一个特征都是很难做出正确判断的.这就是adaboost算法的主要思想了,下面我们来看一看计算机是怎…

[白话解析] 通俗解析集成学习之bagging,boosting & 随机森林 0x00 摘要 本文将尽量使用通俗易懂的方式,尽可能不涉及数学公式,而是从整体的思路上来看,运用感性直觉的思考来解释 集成学习.并且从名著中延伸了具体应用场景来帮助大家深入这个概念. 在机器学习过程中,会遇到很多晦涩的概念,相关数学公式很多,大家理解起来很有困难.遇到类似情况,我们应该多从直觉角度入手思考,用类比或者举例来附会,这样往往会有更好的效果. 我在讲解论述过程中给自己的要求是:在生活中或者名著中找一个例子,…

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .机器学习概念 1.1 机器学习的定义 在维基百科上对机器学习提出以下几种定义: l“机器学习是一门人工智能的科学,该领域的主要研究对象是人工智能,特别是如何在经验学习中改善具体算法的性能”. l“机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究”. l“机器学习是用数据或以往的经验,以此优化计算机程序的性能标准.” 一种经常引用的英文定义是:A computer program is said t…

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家…

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外…

转载:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost入门与实战(原理篇) 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快…