最近学习《西瓜书》的集成学习之Boosting算法，看了一个很好的例子（https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737），为了方便以后理解，现在更详细描述一下步骤。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个 ...

这里说说我对这个算法的理解： 主要应用在人脸检测。haar特征 + adaboosting，人脸检测系统是一个级联的分类器系统，这里主要是讨论其中一个节点。 大体流程如果： 首先准备正负样本，在一个训练强分类器H时，使用 ...

bagging,boosting,adboost,random forests都属于集成学习范畴. 在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的算法，即boostrapping方法和bagging方法。首先介绍一下这二个算法思路: 从整体样本集合中，抽样n* < N ...

一、boosting算法 boosting是一种集成学习算法，由一系列基本分类器按照不同的权重组合成为一个强分类器，这些基本分类器之间有依赖关系。包括Adaboost算法、提升树、GBDT算法 一、Adaboost算法 AdaBoost方法的自适应在于：前一个 ...

Boosting方法： Boosting这其实思想相当的简单，大概是，对一份数据，建立M个模型（比如分类），一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weak learner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩 ...

本章全部来自于李航的《统计学》以及他的博客和自己试验。仅供个人复习使用。 Boosting算法通过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，提高分类性能。我们以AdaBoost为例。 它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强 ...

集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。集成学习通过将多个学习器进行结合，常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这对“弱学习器”尤为明显，因此集成学习 ...

概述 Boosting基本思想: 通过改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），学习多个弱分类器，并将它们线性组合，构成强分类器。 Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，这可通过“重赋权法”（re-weighting）实施。对无法接受带权样本的基学习算法，则可 ...