机器学习--boosting家族之Adaboost算法
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 ...
原文：【机器学习笔记之四】Adaboost 算法
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的学习器。 这就涉及到，先产生一组 个体学习器 ，再用一个策略将它们结合起来。 个体学习器可以选择：决策树，神经网络。集成时可以所有个体学习器属于同一类算法：全是决策树，或全是神经网络 也可以来自不同的 ...
2017-08-16 08:55 4 1089 推荐指数：
相关推荐
机器学习经典算法之AdaBoost
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 ...
机器学习实战之AdaBoost算法
。 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 ...
Python实现机器学习算法：AdaBoost算法
Python程序 程序运行结果 ...
机器学习算法总结(三)——集成学习(Adaboost、RandomForest)
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 ...
[机器学习]-Adaboost提升算法从原理到实践
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 ...
机器学习总结（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
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 ...
机器学习实战笔记(Python实现)-06-AdaBoost
--------------------------------------------------------------------------------------- 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 ...