AdaBoost算法内容来自<统计学习与方法>李航,<机器学习>周志华,以及<机器学习实战>Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教! 提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本的基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器.代表的方法是AdaBoost算法. 本卷大纲为: 1 提升方法AdaBoost算法2 AdaBoost算法解释3 提升树4 总结…

0提升的基本方法 对于分类的问题,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类的分类规则(强分类器)容易的多.提升的方法就是从弱分类器算法出发,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集的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 这样,对于提升方法来说,有两个问题需要回答:一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布,二是如何将弱分类器组合成一…

今天是2020年2月24日星期一.一个又一个意外因素串连起2020这不平凡的一年,多么希望时间能够倒退.曾经觉得电视上科比的画面多么熟悉,现在全成了陌生和追忆. GitHub:https://github.com/wangzycloud/statistical-learning-method 提升方法 引入 提升方法是一种常用的统计学习方法,还是比较容易理解的.在分类问题中,通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,从而提高分类的性能.其实说白了,就是一个人干不好的活,…

提升方法--AdaBoost 前言 AdaBoost是最经典的提升方法,所谓的提升方法就是一系列弱分类器(分类效果只比随机预测好一点)经过组合提升最后的预测效果.而AdaBoost提升方法是在每次训练弱分类器的时候,提升上一个弱分类器误分类的数据的比重来让本次训练的分类器能够弥补上次分类器的不足.AdaBoost的概念和算法还是很好理解的,而且通过书上的例题可以很明显的感觉用一个很简单(计算量很小)的分类器,经过提升后的最终分类器的效果很好,本篇还是着重实现部分,并且将我在实现时候遇到的问题和思…

他通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重,而降低那些被正确分类样本的权重,这样使得,那些没有得到正确分类的数据,由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注.在组合阶段,加大分类误差率小的若分类器的权值(误差率越小,权重越大),使其在表决中起较大的作用,减少分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用. 转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/art…

提升方法通过改变训练样本的权重,学习多个分类器(弱分类器/基分类器)并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. AdaBoost算法的特点是不改变所给的训练数据,而不断改变训练数据权值的分布,使得训练数据在基本分类器的学习中起不同的作用.通过迭代每次学习一个基分类器,在迭代过程中提高那些被前一轮分类器错误分类数据的权值,降低那些被正确分类的数据的权值,最后将基分类器的线性组合作为强分类器.其中给分类误差率小的基分类器以大的权值,给分类误差率大的基分类器以小的权值,能不断以指数速率减小训练误差,…

前言 之前的学习中也有好几次尝试过学习该算法,但是都无功而返,不仅仅是因为该算法各大博主.大牛的描述都比较晦涩难懂,同时我自己学习过程中也心浮气躁,不能专心. 现如今决定一口气肝到底,这样我明天就可以正式开始攻克阿里云天池大赛赛题,所以今天一天必须把Adaboost算法拿下!!! Adaboost boosting与bagging boosting 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,提高那些在前一轮被弱分类器分错的样本的权值,减小那些在前一轮被弱分类器分对的样本的权值, 使误…

组合方法: 我们分类中用到非常多经典分类算法如:SVM.logistic 等,我们非常自然的想到一个方法.我们是否可以整合多个算法优势到解决某一个特定分类问题中去,答案是肯定的! 通过聚合多个分类器的预測来提高分类的准确率.这样的技术称为组合方法(ensemble method) .组合方法由训练数据构建一组基分类器,然后通过对每一个基分类器的预測进行权重控制来进行分类. 考虑25个二元分类组合,每一个分类误差是0.35 .假设全部基分类器都是相互独立的(即误差是不相关的),则在超过一半的基分类…

集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个个体学习器来完成学习任务,也被称为基于委员会的学习. 集成学习构建多个个体学习器时分两种情况:一种情况是所有的个体学习器都是同一种类型的学习算法,比如都是决策树,或者都是神经网络.这样的集成是“同质”的,同质集成中的个体学习器称为“基学习器”,相应的算法称为“基学习算法”:另一种情况是集成学习中包含的个体学习器是不同类型的,比如同时包含了决策树或者神经网络算法,那么这样的集成是“异质”的,这时的个体学习器不能称为“基学习器”. 那么…

1. 提升方法 提升(boosting)方法是一种常用的统计学方法,在分类问题中,它通过逐轮不断改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能 0x1: 提升方法的基本思路 提升方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当(按照一定权重)的综合(例如线性组合加法模型)所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好 历史上,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习(strongly learnable)”和“弱可学习(weekly l…