最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习 ...
一,引言 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺。如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法。集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成。 adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器 弱分类器 ,基于分类器的错误率分配不 ...
2017-05-26 16:38 1 39614 推荐指数:
最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习 ...
一、引言 在数据挖掘中,分类算法可以说是核心算法,其中 AdaBoost 算法与随机森林算法一样都属于分类算法中的集成算法。 /*请尊重作者劳动成果,转载请标明原文链接:*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p/11268859.html ...
本文结构: 什么是集成学习? 为什么集成的效果就会好于单个学习器? 如何生成个体学习器? 什么是 Boosting? Adaboost 算法? 什么是集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强 ...
Python程序 程序运行结果 ...
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 ...
--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5 ...
1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好。在”强可学习”和”弱可学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法。如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表。 2.分类算法提升 ...
一: 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法。其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后 ...