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…

. . Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法. Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类. 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱分类器集成起来,往往可以得到很好的效果. 俗话说,"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",就是这个道理. 这类 boosting 算法的特点是各个弱分类器之间是串行训练的,当前弱分类器的训练依赖于上一轮弱分类器…

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…

转自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html 在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基…

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 06 15:57:18 2017 @author: mdz """ '''http://blog.chinaunix.net/xmlrpc.php?r=blog/article&uid=9162199&id=4223505''' import numpy as np #读取数据 def loadDataSet(): dataList=[]…

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)…

参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树.K邻近算法.支持向量机.朴素贝叶斯.神经网络.Logistic回归算法,聚类等. 一.机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3<机器学习实战>学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision…

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…

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.…

相关博文: 吴恩达机器学习笔记(八) —— 降维与主成分分析法(PCA) 主成分分析(PCA)的推导与解释 主要内容: 一.向量內积的几何意义 二.基的变换 三.协方差矩阵 四.PCA求解 一.向量內积的几何意义 1.假设A.B为二维平面xoy内两个向量,A为(x1, y1),B为(x2, y2),那么A.B的內积为:AB = |A||B|cosΘ = x1*x2 + y1*y2,结果为一个标量. 2.那么A.B內积的几何意义又是什么呢?单从“|A||B|cosΘ”或者“x1*x2 + y1*y…