统计学习方法——实现AdaBoost
Adaboost 适用问题：二分类问题 模型：加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略：损失函数为指数函数 \[L(y,f(x))=exp[-yf(x)] \] 算法：前向分步算法 ...
原文：统计学习方法--提升方法adaBoost算法（集成学习）
主要内容 介绍集成学习，然后讲述boosting和bagging的区别与联系，同时对adaBoost进行推导然后进行gbdt的推导，最后比较随机森林和gdbt的区别和联系。 集成学习 集成学习 ensamble learning 通过构建多个学习器来完成任务。集成学习的一般结构：先产生一组 个体学习器 ，然后再用某种策略将这些个体学习器进行联系起来，个体学习器由现有的一个算法产生，比如说c . ...
2017-03-15 16:37 0 1699 推荐指数：
相关推荐
统计学习方法：CART算法
作者：桂。 时间：2017-05-13 14:19:14 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、 前言 内容主要是CART算法的学习笔记。 CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前 ...
李航-统计学习方法-笔记-8：提升方法
提升方法 简述：提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它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，提高分类的性能。 本章 （1）介绍boosting方法的思路和代表性的boosting算法AdaBoost （2）通过训练 ...
统计学习方法（一）
等组成。 统计学习方法包括假设空间、模型选择的准则、模型学习的算法，这些统称为统计学习方法的三要素： ...
《统计学习方法》学习笔记
上学期花了一个多月读完了李航老师的《统计学习方法》，现在带着新入团队的新同学以读书会的形式读这本书，书里边全是干货，对于我理解基本的机器学习算法很有帮助，也笔头做了一些总结（不完全基于此书），现将其摘录于此作为在博客园的第一篇博客。因为并不是为了扫盲，所以仅仅是抓出脉络以及关键点，方便以后快速温习 ...
统计学习方法基础总结
统计学习 统计学习：也称统计机器学习，是计算机基于数据构建概率统计模型，并用模型进行预测与分析的一门学科。 数据是统计学习的对象。统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，这是统计学习的前提。这些数据具有某种共同的性质，并且由于具有统计规律性，因此可以用统计学习方法来加以处理 ...
统计学习方法—SVM推导
目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法（SMO ...
统计学习方法笔记 -- 概论
统计学习方法是基于训练数据构建统计模型，从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为，监督学习（supervised learning），非监督学习，半监督学习和强化学习（reinforcement learning），其中以监督学习最为常见和重要，所以这里只讨论监督学习 统计学习的过程如下， 1. ...