AdaBoost算法推导过程: https://www.jianshu.com/p/0d850d85dcbd…

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…

AdaBoost(Adaptive Boosting):自适应提升方法. 1.AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法.该方法通过在每轮降低分对样例的权重,增加分错样例的权重,使得分类器在迭代过程中逐步改进,最终将所有分类器线性组合得到最终分类器,Boost算法框架如下图所示: 图1.1 Boost分类框架(来自PRML) 2.AdaBoost算法过程: 1)初始化每个训练样例的权值,共N个训练样例. 2)共进行M轮学习,第m轮学习过程如下: A)使…

<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. ------------------…

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…

提升思想 一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么,这个概率是强可学习的.一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且学习的正确率仅比随机猜测略好,那么,这个概念是弱可学习的.强可学习与弱可学习是等价的.在学习中,如果已经发现了弱学习算法,那么是否能够将其提升为强学习算法呢?. Adaboost 设训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),(xN,yN)},对数据集进行初始化训练数据的权重分布: 对于m=1,2,3······M,步骤如下: 使用具有权值…

Adaptive Boosting是一种迭代算法.每轮迭代中会在训练集上产生一个新的学习器,然后使用该学习器对所有样本进行预测,以评估每个样本的重要性(Informative).换句话来讲就是,算法会为每个样本赋予一个权重,每次用训练好的学习器标注/预测各个样本,如果某个样本点被预测的越正确,则将其权重降低:否则提高样本的权重.权重越高的样本在下一个迭代训练中所占的比重就越大,也就是说越难区分的样本在训练过程中会变得越重要: 先记住这个图: 整个迭代过程直到错误率足够小或者达到一定的迭代次数为止…

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…

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…

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…

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 集成学习 集成学习(ensemble learning)通过组合多个基分类器(base classifier)来完成学习任务,颇有点"三个臭皮匠顶个诸葛亮"的意味.基分类器一般采用的是弱可学习(weakly learnable)分类器,通过集成学习,组合成一个强可学习(strongly learnable)分类器.所谓…

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生…

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,th…

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…

关于boost算法 boost算法是基于PAC学习理论(probably approximately correct)而建立的一套集成学习算法(ensemble learning).其根本思想在于通过多个简单的弱分类器,构建出准确率很高的强分类器,PAC学习理论证实了这一方法的可行性.下面关于几种Boost算法的比较,是基于文章<Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting>整理的. 几种boost算法步骤 通常使用最多…

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…

Boosting Boosting 是一种提升方法,将一系列弱学习器组合成为强学习器.基于样本权重的 Boosting 的工作流程是这样的,给定初始训练集构建一个基学习器,根据基学习器对训练样本的分布进行调整,使得先前学习器出错的样本收到更多关注,然后调整样本的权值进行下一个基学习器的学习,直至达到指定的迭代次数,然后将这一些列的基学习器加权组合来得到最后的强学习器.各个学习器的加权系数在算法迭代过程中会通过计算得出,除了基于样本权重的 Adaboost 之外,还有基于梯度的 Gradient…

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…

我们学过决策树.朴素贝叶斯.SVM.K近邻等分类器算法,他们各有优缺点:自然的,我们可以将这些分类器组合起来成为一个性能更好的分类器,这种组合结果被称为 集成方法 (ensemble method)或者 元算法 (meta-method).使用集成算法时有多种形式: 不同算法的集成 同一种算法在不同设置下的集成 数据集不同部分分配 给不同分类器之后的集成 1.bagging 和boosting综述 bagging 和boosting中使用的分类器类型都是一样的. bagging,也成为自举汇聚法…

本文结构: 什么是集成学习? 为什么集成的效果就会好于单个学习器? 如何生成个体学习器? 什么是 Boosting? Adaboost 算法? 什么是集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器. 这就涉及到,先产生一组‘个体学习器’,再用一个策略将它们结合起来. 个体学习器可以选择:决策树,神经网络.集成时可以所有个体学习器属于同一类算法:全是决策树,或全是神经网络:也可以来自不同的算法.结合策略:例如分类问题,可以用投票法,少数服从多数. 之所以用这种集成的思想,是因为单…

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 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…

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的…

集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting.Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖关系,容易并行.Boosting则使用弱分类器,其个体学习器之间存在强依赖关系,是一种序列化方法.Bagging主要关注降低方差,而Boosting主要关注降低偏差.Boosting是一族算法,其主要目标为将弱学习器"提升"为强学习器,大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本分布进行调整,再根据新的样本分布训练下一个学习器,如此迭代M次,最后将一…

目前集成学习(Ensemble Learning) 分为两类: 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行化生成的序列化方法:Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法:Bagging 和 随机森林 这里先来讲下代表Boosting家族的AdaBoost. Boosting 是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法. 算法机制: 从初始训练集训练一个基学习器(Base Learner) ,根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,对做错的样本赋予更大的权重,基于调整后的样本…

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…

一.简介 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的训练结果.各个弱分类器的权重是不同的,效果好的弱分类器的权重大,效果差的弱分类器的权重小.值得注意的是,AdaBoost…

一: 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法.其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器.如此反复学习 ,得到一系列的弱学习器,然后 组合这些弱学习器,构成一个强学习器.提升方法生成的弱学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成一系列的弱学习器.目前提升方法主要有 Ad…

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.…

一.SVM 1.应用场景: 文本和图像分类. 2.优点: 分类效果好:有效处理高维空间的数据:无局部最小值问题:不易过拟合(模型中含有L2正则项): 3.缺点: 样本数据量较大需要较长训练时间:噪声不能太多:对缺失数据敏感: 二.决策树   1.应用: 金融和电子商务 2.优点: 同时处理多种类型的数据:适合大量样本的数据:对部分数据缺失不敏感: 3.缺点: 容易过拟合:对属性具有强关联性时效果不好: 三.adaboost 1.应用: 特征选择:回归问题: 2.优点: 精度高:不易过拟合: 3.…

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 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…