Boosting是一种从一些弱分类器中创建一个强分类器的集成技术(提升算法). 它先由训练数据构建一个模型,然后创建第二个模型来尝试纠正第一个模型的错误.不断添加模型,直到训练集完美预测或已经添加到数量上限. Bagging与Boosting的区别:取样方式不同.Bagging采用均匀取样,而Boosting根据错误率取样.Bagging的各个预测函数没有权重,而Boosting是由权重的,Bagging的各个预测函数可以并行生成,而Boosing的哥哥预测函数只能顺序生成. AdaBoost算…

1.boosting Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数.他是一种框架算法,主要是通过对样本集的操作获得样本子集,然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器. 在boosting算法产生之前,还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法,即boostrapping方法和bagging方法. 1.1 bootstrapping方法的主要过程 i)重复地从一个样本集合D中采样n个样…

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:57:18 大家好,今天我们讲一下第14章combining models,这一章是联合模型,通过将多个模型以某种形式结合起来,可以获得比单个模型更好的预测效果.包括这几部分:committees, 训练多个不同的模型,取其平均值作为最终预测值. boosting: 是committees的特殊形式,顺序训练L个模型,每个模型的训练依赖前一个模型的训练结果.决策树:不同模型负责输入变量的不同区间的预测,每个样本选择…

1.bootstrap   在原始数据的范围内作有放回的再抽样M个, 样本容量仍为n,原始数据中每个观察单位每次被抽到的概率相等, 为1/n , 所得样本称为Bootstrap样本.于是可得到参数θ的一个估计值θ^(b),这样重复若干次,记为B .为了可以避免一些误差点对少量树的决策影响. 2.决策树 : 信息熵: Ent(D) = - ΣPk*logPk, Ent(D)的值越小,则D的纯度越高           信息增益: ID3中使用, 存在过拟合的情况, 避免过拟合的方法,1. 通过si…

Bagging 从原始样本集中抽取训练集.每轮从原始样本集中使用Bootstraping(有放回)的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中).共进行k轮抽取,得到k个训练集.(我们这里假设k个训练集之间是相互独立的,事实上不是完全独立) 每次使用一个训练集得到一个模型,k个训练集共得到k个模型.但是是同种模型.(注:k个训练集虽然有重合不完全独立,训练出来的模型因为是同种模型也是不完全独立.这里并没有具体的分类算法或回归方法,我们可以根据具体问…

给你这些水果图片,告诉你哪些是苹果.那么现在,让你总结一下哪些是苹果? 1)苹果都是圆的.我们发现,有些苹果不是圆的.有些水果是圆的但不是苹果, 2)其中到这些违反"苹果都是圆的"这一规则的图片,我们得到"苹果都是圆的,可能是红色或者绿色"..我们发现还是有些图片违反这一规则: 3)其中到违反规则的图片,我们发现"苹果都是圆的,可能是红色或者绿色,而且有梗". 至此分类完成. 模拟这一过程,就是adaBoost算法. 首先从一个弱分类器开始,然后…

Adaboost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).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.对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题,同时也出现了一些在回归问题上的应用.就其应用ad…

下载本文PDF格式(Academia.edu) 本文给出了机器学习中AdaBoost算法的一个简单初等证明,需要使用的数学工具为微积分-1. Adaboost is a powerful algorithm for predicting models. However, a major disadvantage is that Adaboost may lead to over-fit in the presence of noise. Freund, Y. & Schapire, R. E.…

上两篇说了决策树到集成学习的大概,这节我们通过adaboost来具体了解一下集成学习的简单做法. 集成学习有bagging和boosting两种不同的思路,bagging的代表是随机森林,boosting比较基础的adaboost,高级一点有GBDT,在这里我也说下我理解的这两个做法的核心区别: 随机森林的bagging是采用有放回抽样得到n个训练集,每个训练集都会有重复的样本,每个训练集数据都一样,然后对每个训练集生成一个决策树,这样生成的每个决策树都是利用了整个样本集的一部分,也就说每棵决策…

A Gentle Introduction to the Gradient Boosting Algorithm for Machine Learning by Jason Brownlee on September 9, 2016 in XGBoost 0 0 0 0   Gradient boosting is one of the most powerful techniques for building predictive models. In this post you will d…