Boosting 将一些表现效果一般(可能仅仅优于随机猜测)的模型通过特定方法进行组合来获得一个表现效果较好的模型.抽象地说,模型的训练过程是对一任意可导目标函数的优化过程. Adaptive boost 通过组合一系列表现一般的模型获得了一个表现优秀的模型,其中,每个新的模型都会基于前一个模型的表现结果进行调整(adaptive) D1->D2->D3,为D1中错误分类点增加权重,从而得到D2,再对D2中的错误分类点增加权重,从而得到D3. combine(D1,D2,D3)->D4…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

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 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging…

http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4585705.html 阅读目录 1 什么是随机森林? 2 随机森林的特点 3 随机森林的相关基础知识 4 随机森林的生成 5 袋外错误率(oob error) 6 随机森林工作原理解释的一个简单例子 7 随机森林的Python实现 8 参考内容 回到顶部 1 什么是随机森林? 作为新兴起的.高度灵活的一种机器学习算法,随机森林(Random Forest,简称RF)拥有广泛的应用前景,从市场营销到医疗保健保险,既可以用来做…

            阿弥陀佛.好久没写文章,实在是受不了了.特来填坑,近期实习了(ting)解(shuo)到(le)非常多工业界经常使用的算法.诸如GBDT,CRF,topic model的一些算法等.也看了不少东西.有时间能够具体写一下,而至于实现那真的是没时间没心情再做了,等回学校了再说吧.今天我们要说的就是GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) =====================================================…

1 Boosting算法的起源 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.Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法. Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型.Valiant和 Kearns提出了弱学习和强学习的概念: 弱学习:识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法) 强学习:识别…

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…