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…

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…

何为手写公式,很简单,就是在网页上可以写出数学公式,并能够生成Latex格式的字符串.废话不多说,直接走正题. 一.首先大家可以先去官网了解一下myscript这个插件 官方网站:https://dev.myscript.com/ 二.在去它的github上看一下这个项目 GitHub:https://github.com/MyScript/myscript-math-web 三.根据github上的介绍,要下载其插件首先你需要用到这个命令: bower install myscript-mat…

Adaboost 中文名叫自适应提升算法,是一种boosting算法. boosting算法的基本思想 对于一个复杂任务来说,单个专家的决策过于片面,需要集合多个专家的决策得到最终的决策,通俗讲就是三个臭皮匠顶个诸葛亮. 对于给定的数据集,学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器容易的多,boosting就是从弱学习器出发,反复学习,得到多个弱分类器,最后将这些弱分类器组合成强分类器. boosting算法需要解决两个问题 每一轮如何改变训练样本的权重 如何将弱分类器组合成强分类器 adabo…

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,…

集成学习 个体学习器1 个体学习器2 个体学习器3   ——> 结合模块  ——>输出(更好的) ... 个体学习器n 通常,类似求平均值,比最差的能好一些,但是会比最好的差. 集成可能提升性能.不起作用.甚至起负作用. 集成要提高准确率! 每一个个体学习器之间存在差异 一定要有差异性,有差异性才能提升.这些弱学习器需要,好而不同. 集成学习分类:Bagging Boosting Bagging:并行生成,然后结合.不存在依赖关系. Boosting:依赖关系,一个一个学习器产生. AdaBo…

…

…

…

adaboost 的思想很简单,算法流程也很简单,但它背后有完整的理论支撑,也有很多扩展. 权重更新 在算法描述中,权重如是更新 其中 wm,i 是m轮样本i的权重,αm是错误率,Øm是第m个基学习器的输出,Zm是归一化因子 当预测值与真实值相同时,yØ=1,-αyØ<0,exp(-αyØ)<1,权重降低: 当预测值与真实值不同时,yØ=-1,-αyØ>0,exp(-αyØ)>1,权重增加: 而且变化幅度由α确定: 这样可以说得通,但是这个式子是怎么来的呢? 原理推导 第一个式子表…