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

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将

参考链接: https://www.bilibili.com/video/av26086646/?p=8 <统计学习方法> 一.决策树算法: 1.训练阶段(决策树学习),也就是说:怎么样构造出来这棵树? 2.剪枝阶段. 问题1:构造决策树,谁当根节点?例:相亲时为啥选年龄作为根节点? H(X)为事件发生的不确定性. 事件X,Y相互独立,概率P(X),P(Y).认为:P(几率越大)->H(X)越小,如今天正常上课.P(几率越小)->H(X)越大,如今天翻车了. 熵是表示随机变量不确定

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost

Haar分类器使用AdaBoost算法,但是把它组织为筛选式的级联分类器,每个节点是多个树构成的分类器,且每个节点的正确识别率很高.在任一级计算中,一旦获得“不在类别中”的结论,则计算终止.只有通过分类器中所有级别,才会认为物体被检测到.这样的优点是当目标出现频率较低的时候(即人脸在图像中所占比例小时),筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量,因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉,迅速判断该区域没有要求被检测的物体. AdaBoost算法就是建立多个弱分类器,给每个弱分类器一个权重,将弱分类器

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

1. LightGBM是什么东东 不久前微软DMTK(分布式机器学习工具包)团队在GitHub上开源了性能超越其他boosting工具的LightGBM,在三天之内GitHub上被star了1000次,fork了200次.知乎上有近千人关注"如何看待微软开源的LightGBM?"问题,被评价为"速度惊人","非常有启发","支持分布式","代码清晰易懂","占用内存小"等. LightG

把之前学习xgb过程中查找的资料整理分享出来,方便有需要的朋友查看,求大家点赞支持,哈哈哈 作者:tangg, qq:577305810 一.Boosting算法 boosting算法有许多种具体算法,包括但不限于ada boosting \ GBDT \ XGBoost . 所谓 Boosting ,就是将弱分离器 f_i(x) 组合起来形成强分类器 F(x) 的一种方法. 1. Ada boosting 每个子模型模型都在尝试增强(boost)整体的效果,通过不断的模型迭代,更新样本点的权重

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

转:http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    htt

GBDT算法推导过程 m次迭代,n个类别,那么就意味着学习了m*n棵回归树 train过程:假设有8个训练样本,3个类别 步骤一.假设所有样本的F矩阵,F矩阵是8*3的,F矩阵刚开始全为0,而实际每个样本都有一个属于的类别y,y能组成一个实际的矩阵也是8*3的 步骤二.决策树是不断学习残差的过程,这里的残差经过计算是y-p,其中p是由F矩阵求出来的,即 这里要知道决策树的分裂依据:遍历所有的特征纬度,这里是3个特征,对于每一个特征,选择一个合适的分裂点, 如果属性是数字 也就是遍历所有那个属性的

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wrvz.html   UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1]

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

原文地址:[ZZ]计算机视觉.机器学习相关领域论文和源代码大集合作者:计算机视觉与模式 注:下面有project网站的大部分都有paper和相应的code.Code一般是C/C++或者Matlab代码. 最近一次更新:2013-1-29 一. 特征提取Feature Extraction: SIFT [1] [Demo program][SIFT Library] [VLFeat] PCA-SIFT [2] [Project] Affine-SIFT [3] [Project] SURF [4]

http://blog.csdn.net/jlei_apple/article/details/8168856 这两天在看关于boosting算法时,看到一篇不错的文章讲bootstrap, jackknife, bagging, boosting, random forest 都有介绍,以下是搜索得到的原文,没找到博客作者的地址, 在这里致谢作者的研究. 一并列出一些找到的介绍boosting算法的资源: (1)视频讲义,介绍boosting算法,主要介绍AdaBoosing    http:

之前一篇写了关于基于权重的 Boosting 方法 Adaboost,本文主要讲述 Boosting 的另一种形式 Gradient Boosting ,在 Adaboost 中样本权重随着分类正确与否而在下一次迭代中动态发生改变:Gradient Boosting 并没有样本权重的概念,它也采用 Additive Model ,每次迭代时,用损失函数刻画目标值与当前模型输出的差异,损失函数的负梯度则可以近似代表目标值与当前输出的残差,本次迭代产生的模型拟合该残差建立基学习器,然后加到整体模型即

Gradient boosting gradient boosting 是一种boosting(组合弱学习器得到强学习器)算法中的一种,可以把学习算法(logistic regression,decision tree)代入其中. 问题描述: 给定一组数据{(x,y)}i,i=1,2...,N,使用函数F(x)对数据进行拟合,使对于给定损失函数L(y,F(x))最小 (损失函数可以为$(y-F(x))^2,|y-F(x)|$[regression],$log(1+e^{-2yF})$[class