目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth…

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

公号:码农充电站pro 主页:https://codeshellme.github.io 在机器学习算法中,有一种算法叫做集成算法,AdaBoost 算法是集成算法的一种.我们先来看下什么是集成算法. 1,集成算法 通常,一个 Boss 在做一项决定之前,会听取多个 Leader 的意见.集成算法就是这个意思,它的基本含义就是集众算法之所长. 前面已经介绍过许多算法,每种算法都有优缺点.那么是否可以将这些算法组合起来,共同做一项决定呢?答案是肯定的.这就诞生了集成算法(Ensemble Meth…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

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提升(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. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7…

. . 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…

一.积分图介绍 定义:图像左上方的像素点值的和: 在Adaboost算法中可用于加速计算Haar或MB-LBP特征值,如下图: 二.代码实现 #include <opencv/highgui.h> #include <opencv/cv.h> #include <opencv2/imgproc/imgproc_c.h> using namespace cv; int calcIntImage(unsigned char *pucSrcImage, unsigned in…

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ k近邻算法(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import Fon…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d…

声明: 这篇笔记是自己对AdaBoost原理的一些理解,如果有错,还望指正,俯谢- 背景: AdaBoost算法,这个算法思路简单,但是论文真是各种晦涩啊-,以下是自己看了A Short Introduction to Boosting和PRML的一些笔记. 摔- 正文: AdaBoost算法,是一种组合算法(通过多个弱分类器,组合成一个强分类器): 关于AdaBoost算法的流程,简单的描述,我们以A Short Introduction to Boosting中提到的用AdaBoosting…

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class…

Adaboost 算法实例解析 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost基本介绍 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.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 Adaboost 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…

Python程序 ''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ 运行结果: 正确率:97% 运行时长:65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据…

<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. ------------------…

一,引言 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺.如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法.集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成. adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出. 1 bagging方法 在介绍adaBoost之前,…

Adaboost也是一种原理简单,但很实用的有监督机器学习算法,它是daptive boosting的简称.说到boosting算法,就不得提一提bagging算法,他们两个都是把一些弱分类器组合起来来进行分类的方法,统称为集成方法(ensemble method),类似于投资,“不把鸡蛋放在一个篮子”,虽然每个弱分类器分类的不那么准确,但是如果把多个弱分类器组合起来可以得到相当不错的结果,另外要说的是集成方法还可以组合不同的分类器,而Adaboost和boosting算法的每个弱分类器的类型都…

本文不定期更新.原创文章,转载请附上链接http://blog.csdn.net/iemyxie/article/details/40423907 谢谢 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.构成一个更强的终于分类器(强分类器).Adaboost算法本身是通过改变数据分布来实现的,它依据每次训练集之中每一个样本的分类是否正确,以及上次的整体分类的准确率,来确定每一个样本的权值. 将改动过权值的新数据集送给下层分类器进…

备注:OpenCV版本 2.4.10 在数据的挖掘和分析中,最基本和首要的任务是对数据进行分类,解决这个问题的常用方法是机器学习技术.通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集,导出一个分类机制后,再使用这个分类机制判别一个新实例的属性,并且可以通过不间断的学习,持续丰富和优化该分类机制,使机器具有像大脑一样的思考能力. 常用的分类方法有决策树分类.贝叶斯分类等.然而这些方法存在的问题是当数据量巨大时,分类的准确率不高.对于这样的困难问题,Boosting及其衍生算法提供了一…

1. 概述 1.1 集成学习 目前存在各种各样的机器学习算法,例如SVM.决策树.感知机等等.但是实际应用中,或者说在打比赛时,成绩较好的队伍几乎都用了集成学习(ensemble learning)的方法.集成学习的思想,简单来讲,就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮".集成学习通过结合多个学习器(例如同种算法但是参数不同,或者不同算法),一般会获得比任意单个学习器都要好的性能,尤其是在这些学习器都是"弱学习器"的时候提升效果会很明显. 弱学习器指的是性能不太好的学习器,比如…

最近阅读了李航的<统计学习方法(第二版)>,对AdaBoost算法进行了学习. 在第八章的8.1.3小节中,举了一个具体的算法计算实例.美中不足的是书上只给出了数值解,这里用代码将它实现一下,算作一个课后作业. 一.算法简述 Adaboost算法最终输出一个全局分类模型,由多个基本分类模型组成,每个分类模型有一定的权重,用于表示该基本分类模型的可信度.最终根据各基本分类模型的预测结果乘以其权重,通过表决来生成最终的预测(分类)结果. AdaBoost算法的训练流程图如下: AdaBoost在训…

这里整理一下实验课实现的基于单层决策树的弱分类器的AdaBoost算法. 由于是初学,实验课在找资料的时候看到别人的代码中有太多英文的缩写,不容易看懂,而且还要同时看代码实现的细节.算法的原理什么的,就体验很不好. 于是我这里代码中英文没有用缩写,也尽量把思路写清楚. 基本概念 集成学习:通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,基分类器一般采用弱学习器. 弱学习器:只学习正确率仅仅略优于随机猜测的学习器.通过集成方法,就能组合成一个强学习器. Bagging和Boo…

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算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

一 Boosting 算法的起源 boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性).这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的,当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法.这套理论是由Valiant提出来的,也因此(还有其他贡献哈)他获得了2010年的图灵奖.这里也贴出Valiant的头像,表示下俺等菜鸟的膜拜之情.哈哈哈 PAC 定义了学习算法的强弱   弱学习算法---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)   强学习算法---…

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…

1.算法思想很简单: 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,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器.(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得到加强,加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮中加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数. 2.具体说来,整个Adaboost 迭代算法就3步: 初始化训练数据的权值分布.如果有N个样本,则每…

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理…

三 Adaboost 算法 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,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器.(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的,它根据每次训练集之中的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.将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练,然后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器. 完整的adaboost算法如下 简单来说,Adaboost…

改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和…