集成学习方法 通过组合多个弱基分类器来实现强分类器目的，从而提高分类性能。集成学习是一类算法，并不是指一个算法。集成学习策略有非常多种，包括数据层面、模型层面和算法层面三个方面集成，这方面由于研究非 ...

转自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理与推导 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法 ...

AdaBoost（Adaptive Boosting）：自适应提升方法。 1、AdaBoost算法介绍 AdaBoost是Boosting方法中最优代表性的提升算法。该方法通过在每轮降低分对样例的权重，增加分错样例的权重，使得分类器在迭代过程中逐步改进，最终将所有分类器线性组合得到最终分类器 ...

Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权 ...

上两篇说了决策树到集成学习的大概，这节我们通过adaboost来具体了解一下集成学习的简单做法。 集成学习有bagging和boosting两种不同的思路，bagging的代表是随机森林，boosting比较基础的adaboost，高级一点有GBDT，在这里我也说下我理解的这两个做法的核心区 ...

集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现 集成学习大致可分为两大类 ...

看了很多篇解释关于Adaboost的博文，觉得这篇写得很好，因此转载来自己的博客中，以便学习和查阅。 原文地址：《Adaboost 算法的原理与推导》，主要内容可分为三块，Adaboost介绍、实例以及公式推导。 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 ...

1. 概述 1.1 集成学习 目前存在各种各样的机器学习算法，例如SVM、决策树、感知机等等。但是实际应用中，或者说在打比赛时，成绩较好的队伍几乎都用了集成学习(ensemble learning ...