AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠,胜过一个诸葛亮”,它是一种迭代算法,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).训练过程如下(参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法,他说得非常形象,贴切.) 简单的…

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的…

一.前述 AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法.在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值,对错误学习的样本的权重设置的较大,这样,在后续的学习中集中处理难学的样本,最终得到一系列的预测结果,每个预测结果有一个权重,较大的权重表示该预测效果较好. 二.具体原理 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应増强)的缩写,由Yoav Freun…

本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题:利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低,易编码,能够应用在大部分分类器上,无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.…

提升的概念 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升(Gradient boosting) 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的若函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域的梯度提升观点对机器学习的很多领域有深刻的影响. 提升的理论意义:如果一个问题存在弱分类器,则可以通过提升…

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…

1.概念 从若学习算法出发,反复学恶习得到一系列弱分类器(又称基本分类器),然后组合这些弱分类器构成一个强分类器.简单说就是假如有一堆数据data,不管是采用逻辑回归还是SVM算法对当前数据集通过分类器data进行分类,假如一些数据经过第一个分类器之后发现是对的,而另一堆数据经过第一个分类器之后发现数据分类错了,在进行下一轮之前就可以对这些数据进行修改权值的操作,就是对上一轮分类对的数据的权值减小,上一轮分类错的数据的权值增大.最后经过n个分类器分类之后就可以得到一个结果集 注意:adaboos…

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到"三个臭皮匠赛过诸葛亮"的效果. 例如实际中,可以通过简单的"横""竖"组成比较复杂的模型. 二.样本权重 AdaBoost元算法中有个很重要的概念叫样本权重u. 学习算法A使用…

Adaboost是一种组合学习的提升算法,能将多个弱学习算法(甚至只比随机猜测好一点)组合起来,构成一个足够强大的学习模型. 组合学习 组合学习是将多个假说组合起来,并集成它们的预测.比如对于一个问题,我们可以生成20棵决策树,让它们对新样例的分类进行预测,最后通过投票决定最终的预测.这样可以有效的降低错误率. 提升  提升是一种广泛使用的组合学习.首先解释加权训练集的概念.在这样的训练集中,每个样例都有一个权重w(不小于0)来表示一个样例的重要程度.提升算法开始于所有样例的权重均为1,从这样的…

Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构成强分类器.adaboost算法训练的过程中,初始化所有训练样例的具有相同的权值重,在此样本分布下训练出一个弱分类器,针对错分样本加大对其对应的权值,分类正确的样本降低其权值,使前一步被错分的样本得到突显,获得新的样本分布,在新的样本分布下,再次对样本进行训练,又得到一个分类器.依次循环,得到T个分类器,将这些分类器按照一定的权值组合,得到最终的强…