我花了将近一周的时间,才算搞懂了adaboost的原理.这根骨头终究还是被我啃下来了. Adaboost是boosting系的解决方案,类似的是bagging系,bagging系是另外一个话题,还没有深入研究.Adaboost是boosting系非常流行的算法.但凡是介绍boosting的书籍无不介绍Adaboosting,也是因为其学习效果很好. Adaboost首先要建立一个概念: 弱分类器,也成为基础分类器,就是分类能力不是特别强,正确概率略高于50%的那种,比如只有一层的决策树.boos

[AdaBoostClassifier] Adaboost-参数: base_estimator:基分类器,默认是决策树,在该分类器基础上进行boosting,理论上可以是任意一个分类器,但是如果是其他分类器时需要指明样本权重. n_estimators:基分类器提升(循环)次数,默认是50次,这个值过大,模型容易过拟合:值过小,模型容易欠拟合. learning_rate:学习率,表示梯度收敛速度,默认为1,如果过大,容易错过最优值,如果过小,则收敛速度会很慢:该值需要和n_estimator

sklearn中实现了adaboost分类和回归,即AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor, AdaBoostClassifier 实现了两种方法,即 SAMME 和 SAMME.R AdaBoostRegressor 用的 Adaboost.R2 框架参数 分类与回归框架参数基本相同 base_estimator:基学习器,默认是cart分类树和cart回归树,如果AdaBoostClassifier选择SAMME.R算法,基学习器还要支持概率预测,也就是在s

尝试用sklearn进行adaboost实战 & SAMME.R算法流程,博客地址 初试AdaBoost SAMME.R算法流程 sklearn之AdaBoostClassifier类 完整实战demo 初试AdaBoost 理论篇戳这里 一个简单的例子,来介绍AdaBoostClassifier. 例子放在Github上,可以直接fork. #coding=utf-8 #python 3.5 ''' Created on 2017年11月24日 @author: Scorpio.Lu '''

监督学习: 为CharityML寻找捐献者   开始 在这个项目中,你将使用1994年美国人口普查收集的数据,选用几个监督学习算法以准确地建模被调查者的收入.然后,你将根据初步结果从中选择出最佳的候选算法,并进一步优化该算法以最好地建模这些数据.你的目标是建立一个能够准确地预测被调查者年收入是否超过50000美元的模型.这种类型的任务会出现在那些依赖于捐款而存在的非营利性组织.了解人群的收入情况可以帮助一个非营利性的机构更好地了解他们要多大的捐赠,或是否他们应该接触这些人.虽然我们很难直接从公开

Boosting算法 Boosting是一种用来提高弱分类器准确度的算法,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算法要涉及到两个部分,加法模型和前向分步算法. 加法模型就是说强分类器由一系列弱分类器线性相加而成.一般组合形式如下: $$F_M(x;P)=\sum_{m=1}^n

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下

步骤: def buildStump(dataArr,classLabels,D): 1.循环取出数据集中的一个特征(一列)输入 (for:) 2.循环调整阀值threshVal  (for:) 3,.分成两个子树 左边:特征值xi<=threshVal 为-1,否则为1 获得预测结果1 右边:特征值xi>threshVal 为-1,否则为-1 获得预测结果2 4.分别把预测结果同真实标签比较,获得一个向量(对的为零,错误为1) 5.和权重向量D相乘,获得一个值(权重错误值,用来计算alpha

代词是用来代替重复出现的名词 例句: 1.Ravi is a boy. He often donates money to the poor. 先出现主语,后出现代词,所以流动的方向从左到右,这类句子叫回指(Anaphora) 2.He was already on his way to airport.Realized Ravi. 这种句子表达的方式的逆序的,这类句子叫预指(Cataphora) 代码 import nltk from nltk.chunk import tree2conllt

            本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html 微软Infer.NET机器学习组件文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329742.html 关于本文档的说明 本文档基于Infer.NET 2.6对Infer.NET User Guide进行中文翻译,但进行了若干简化和提炼,按照原网站的思路进行,但不局限与其顺序. 欢迎传播分享,必须保持原作者的信息,但禁止将

请看注释.这个函数,是人脸识别主函数,里面出现过的函数之一,作用是初始化分类器的数据,就是一个xml文件的数据初始化. static CvHidHaarClassifierCascade* icvCreateHidHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade ) { CvRect* ipp_features = ;//定义一个矩形框指针 , *ipp_thresholds = , *ipp_val1 = , *ipp_val2 =

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有

前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的方式有多种,可能是不同分类算法的分类器,可能是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据集在不同部分分配给不同分类器之后的集成等等. 本文将给出的 AdaBoost 分类器实现基于第二种 (另外几种实现在此基础上稍作改动即可). 一种原始的元算法 - bagging (自举汇聚法) 这个算法的意思有点像投票系统

一.加载数据(正样本.负样本特征) def loadSimpData(): #样本特征 datMat = matrix([[ 1. , 2.1, 0.3], [ 2. , 1.1, 0.4], [ 1.3, 1. , 1.2], [ 1. , 1. , 1.1], [ 2. , 1. , 1.3], [ 7. , 2. , 0.35]]) #正负样本标志 classLabels = [1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0] return datMat,classLabe

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的objdetect module的唯一一个例子. 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器,然后就是检测就行.在opencv中,"opencv/sources/data中就有内置训练好的:基于haar特征的级联分类器.基于hog特征的级联分类器.基于lbp特征的级联分类器"三种.相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多,其他两个比如:hog的只有一个行人检测分类器"hogc

组合分类器: 组合分类器有4种方法: (1)通过处理训练数据集.如baging  boosting (2)通过处理输入特征.如 Random forest (3)通过处理类标号.error_correcting output coding (4)通过处理学习算法.如voting 1 bagging from sklearn.ensemble import BaggingClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier me

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器. 在决策树到集成学习我们提到,单棵复杂的决策树可以达到100%,而简单的集成学习只能有85%的正确率,下面我们尝试用强一点的弱分类器来看下集成学习的效果有没有提

#1,概念 在机器学习领域,支持向量机SVM(Support Vector Machine)是一个有监督的学习模型,通常用来进行模式识别.分类.以及回归分析. SVM的主要思想可以概括为两点:⑴它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而 使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (