AdaBoost笔记之原理

转自:https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8295990.html 一.Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程,主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”.一般来说,找到弱学习算法要相对容易一些,然后通过反复学习得到一系列弱分类器,组合这些弱分类器得到一个强分类器. Boosting…

Adaboost 算法的原理与推导——转载及修改完善

<Adaboost算法的原理与推导>一文为他人所写,原文链接: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的<统计学笔记>一书,原书下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw?from=page_100505_profile&wvr=6 在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤,在下文将会进行说明. ------------------…

[转]Adaboost 算法的原理与推导

看了很多篇解释关于Adaboost的博文,觉得这篇写得很好,因此转载来自己的博客中,以便学习和查阅. 原文地址:<Adaboost 算法的原理与推导>,主要内容可分为三块,Adaboost介绍.实例以及公式推导. 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得…

AdaBoost笔记之通俗易懂原理介绍

转自:https://blog.csdn.net/px_528/article/details/72963977 写在前面说到Adaboost,公式与代码网上到处都有,<统计学习方法>里面有详细的公式原理,Github上面有很多实例,那么为什么还要写这篇文章呢?希望从一种更容易理解的角度,来为大家呈现Adaboost算法的很多关键的细节. 本文中暂时没有讨论其数学公式,一些基本公式可以参考<统计学习方法>. 基本原理 Adaboost算法基本原理就是将多个弱分类器(弱分类器一般选…

Adaboost 算法的原理与推导

0 引言一直想写Adaboost来着,但迟迟未能动笔.其算法思想虽然简单“听取多人意见,最后综合决策”,但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩.昨日11月1日下午,邹博在我组织的机器学习班第8次课上讲决策树与Adaboost,其中,Adaboost讲得酣畅淋漓,讲完后,我知道,可以写本篇博客了. 无心啰嗦,本文结合邹博之决策树与Adaboost 的PPT 跟<统计学习方法>等参考资料写就,可以定义为一篇课程笔记.读书笔记或学习心得,有何问题或意见,欢迎于本文评论下随时不吝指出,thank…

AlloyTouch.js 源码学习笔记及原理说明

alloyTouch这个库其实可以做很多事的, 比较抽象, 需要我们用户好好的思考作者提供的实例属性和一些回调方法(touchStart, change, touchMove, pressMove, tap, touchEnd, touchCancel, reboundEnd, animationEnd, correctionEnd). 哇, 提供了这么多回调啊, 因为我也刚玩,用到的不多. change回调很常用(比如上拉,下拉刷新要用到),配合touchStart, animationEnd…

AlloyFinger.js 源码学习笔记及原理说明

此手势库利用了手机端touchstart, touchmove, touchend, touchcancel原生事件模拟出了 rotate touchStart multipointStart multipointEnd pinch swipe tap doubleTap longTap singleTap pressMove touchMove touchEnd touchCancel这14个事件回调给用户去使用.下面会讲述几个常用的手势原理实现. 先来看一下我对源码…

AdaBoost笔记之代码

最近要做二分类问题,先Mark一下知识点和代码,参考:Opencv2.4.9源码分析——Boosting 以下内容全部转自此文一原理二 opencv源码 1.先看构建Boosting的参数: CvBoostParams::CvBoostParams() { boost_type = CvBoost::REAL; weak_count = ; weight_trim_rate = 0.95; cv_folds = ; max_depth = ; } CvBoostParams::CvBo…

JeeSite学习笔记~代码生成原理

1．建立数据模型[单表,一对多表,树状结构表] 用ERMaster建立数据模型,并设定对应表,建立关联关系 2.系统获取对应表原理 1.怎样获取数据库的表 genTableForm.jsp: <label class="control-label">表名:</label> <div class="controls"> <form:select path="name" class="input-x…

java concurrency in practice读书笔记---ThreadLocal原理

ThreadLocal这个类很强大,用处十分广泛,可以解决多线程之间共享变量问题,那么ThreadLocal的原理是什么样呢?源代码最能说明问题! public class ThreadLocal<T> { /** * ThreadLocals rely on per-thread linear-probe hash maps attached * to each thread (Thread.threadLocals and * inheritableThreadLocals). The T…

学习笔记7_Java_day11_JSP原理（5）

4. jsp原理(理解) * jsp其实是一种特殊的Servlet > 当jsp页面第一次被访问时,服务器会把jsp编译成java文件(这个java其实是一个servlet类) > 然后再把java编译成.class > 然后创建该类对象 > 最后调用它的service()方法 > 第二次请求同一jsp时,直接调用service()方法. * 在tomcat的work目录下可以找到jsp对应的.java源代码. * 查看jsp对应java文件: > java脚本 >…

Git学习笔记1--Git原理简单介绍

Git是一个分布式的版本号控制工具,假设想用github等版本号控制系统,核心就是git,以下简介一些git的基础原理,原文:http://git-scm.com/book/en/Getting-Started-Git-Basics. Git不像传统的VCS将程序按文件存放管理(例如以下图),当有文件有修改时,下个version会将整个修改的file复制.这种管理方式既费事,又占用大量冗余空间. 而Git存取方式,是将全部文件数据当前的状态保存为快照,仅仅保存那些有改动的部分,而未改动的部分则在…

Zookeeper笔记3——原理及其安装使用

Zookeeper到底能干什么? 1.配置管理:这个好理解.分布式系统都有好多机器,Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集中管理配置的方法,我们在这个集中的地方修改了配置,所有对这个配置感兴趣的都可以获得变更.这样就省去手动拷贝配置了,还保证了可靠和一致性. 在分布式系统中,常会遇到这样的场景: 某个Job的很多个实例在运行,它们在运行时大多数配置项是相同的,如果想要统一改某个配置,一个个实例去改,是比较低效,也是比较容易出错的方式.通过ZooKeeper可以很好的解决这样的问题,下面的…

lazy-load-img.js 源码学习笔记及原理说明

lazy-load-img.js? 1. 什么鬼? 一个轻量级的图片懒加载,我个人很是喜欢. 2. 有什么优势? 1.原生js开发,不依赖任何框架或库 2.支持将各种宽高不一致的图片,自动剪切成默认图片的宽高比如说你的默认图片是一张正方形的图片,则各种宽度高度不一样的图片,自动剪切成正方形完美解决移动端开发中,用户上传图片宽高不一致而导致的图片变形的问题. 3. 使用姿势,如下: // 生成li var ul = document.querySelector('#list…

BiLSTM-CRF学习笔记（原理和理解）维特比

BiLSTM-CRF 被提出用于NER或者词性标注,效果比单纯的CRF或者lstm或者bilstm效果都要好. 根据pytorch官方指南(https://pytorch.org/tutorials/beginner/nlp/advanced_tutorial.html#bi-lstm-conditional-random-field-discussion),实现了BiLSTM-CRF一个toy级别的源码.下面是我个人的学习理解过程. 1. LSTM LSTM的原理前人已经解释的非常清楚了:ht…

深度学习笔记——PCA原理与数学推倒详解

PCA目的:这里举个例子,如果假设我有m个点,{x(1),...,x(m)},那么我要将它们存在我的内存中,或者要对着m个点进行一次机器学习,但是这m个点的维度太大了,如果要进行机器学习的话参数太多,或者说我要存在内存中会占用我的较大内存,那么我就需要对这些个点想一个办法来降低它们的维度,或者说,如果把这些点的每一个维度看成是一个特征的话,我就要减少一些特征来减少我的内存或者是减少我的训练参数.但是要减少特征或者说是减少维度,那么肯定要损失一些信息量.这就要求我在减少特征或者维度的过程当中呢,尽…

Maven基础笔记，原理

1.什么是Maven ①Maven是一款实现自动化构建的工具软件. ②构建:从源程序→程序的执行清理→编译→测试→报告→打包→部署→执行 ③构建工具:Make→Ant→Maven→Gradle... ④Maven的运行机制是主程序调用插件实现具体功能,需要的插件需要联网下载才能使用通过修改解压目录/conf/settings.xml文件中的localRepository标签的值可以修改默认的仓库目录 2.Maven自动化构建机制 1项目对象模型 Project Object Model 将项…

checkmarx使用笔记、原理

checkmarks是一款商业的代码静态分析工具,和pmd类似的地方是他分析的是java文件,而非class文件.checkmarks使用 .net开发,必须安装在windows上,它的规则也是类似.net语言的语法. checkmarks 的工作机制大概如下: 1.创建任务时可以通过git.svn.或者上传代码打包. 2.checkmarks会将代码进行语法树解析. 3.然后分析代码中的数据流,并将整个代码中的数据流存储到sql server数据库中,可以理解成一张庞大的数据流网,这个分析比较…

mysql学习笔记-底层原理详解

前言我相信每一个程序员都避免不了和数据库打交道,其中Mysql以其轻量.开源成为当下最流行的关系型数据库.Mysql5.0以前以MyISAM作为默认存储引擎,在5.5版本以后,以InnoDB作为默认存储引擎,相比MyISAM,InnoDB完整的支持ACID事务特性,同时支持行级锁,支持事务这一特性也决定了InnoDB代替MyISAM成为主流存储引擎的一大决定性因素. 本文着重分析Mysql的创建流程以及InnoDB引擎特性,其他数据库存储引擎不在本次分享之列. Mysql系统架构图 mysql…

【生成对抗网络学习其三】BiGAN论文阅读笔记及其原理理解

参考资料: 1.https://github.com/dragen1860/TensorFlow-2.x-Tutorials 2.<Adversarial Feature Learning> 本次是对阅读BiGAN论文的一个记录,包含我自己对于BiGAN的一些理解因为BiGAN在代码实现上没有很大的不同,甚至类似经典GAN(详见:https://www.cnblogs.com/DAYceng/p/16365562.html),所以这里不做介绍参考1中有源码依然是免责声明:水平有限,有错误…

机器学习7—AdaBoost学习笔记

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333 本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,…

scikit-learn Adaboost类库使用小结

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo…

OpenCV笔记大集锦（转载）

整理了我所了解的有关OpenCV的学习笔记.原理分析.使用例程等相关的博文.排序不分先后,随机整理的.如果有好的资源,也欢迎介绍和分享. 1:OpenCV学习笔记作者:CSDN数量:55篇博文网址:http://blog.csdn.NET/column/details/opencv-manual.html 2:部分OpenCV的函数解读和原理解读作者:梦想腾飞数量:20篇博文网址:http://blog.csdn.Net/xidianzhimeng/article/category/1593…

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了这种组合可以是不同算法或同一算法不同配置或是数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数…

AdaBoost 和 Real Adaboost 总结

AdaBoost 和 Real Adaboost 总结 AdaBoost Real AdaBoost AdaBoost AdaBoost, Adaptive Boosting(自适应增强), 是一种集成学习算法(ensemble learning),由Yoav Freund 和 Robert Schapire 于1995年提出.其思想是通过多个简单的弱分类器集成一个具有较高准确率的强分类器. 经典AdaBoost算法过程输入:训练数据,其中分别对应着样本特征和样本标签输出:最终的强分类器初…

AdaBoost算法简介

一.AdaBoost的损失函数 AdaBoost优化的是指数损失,即\begin{align*} \mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim \mathfrak{D}, y}[e^{-y H(\boldsymbol{x})}] = \int_{\boldsymbol{x}} \sum_y e^{-y H(\boldsymbol{x})} p(y|\boldsymbol{x}) p(\boldsymbol{x}) \mbox{d} \boldsymbol{x} \end{ali…