[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 ...
原文：Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及实践
在上一篇博客里，我们讨论了关于Bagging的内容，其原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票，今天我们来讨论另一种算法：提升 Boost 。 简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是损失函数的负梯度方向，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。 下面开始要不说人话了 ...
2017-11-11 15:12 0 3561 推荐指数：
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