假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类。Lo ...
元算法是对其他算法进行组合的一种方式。单层决策树实际上是一个单节点的决策树。adaboost优点:泛化错误率低,易编码,可以应用在大部分分类器上,无参数调整缺点:对离群点敏感适用数据类型:数值型和标称型数据bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法自举汇聚法,也称为bagging方法,是在从原始数据集选择S次后得到的S个新数据集的一种技术。新数据集和原数据集的大小相等。每个数据集都是通过在 ...
2018-07-23 15:39 0 1119 推荐指数:
假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类。Lo ...
我们经常使用决策树处理分类问题,近年来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法K-NN可以完成多分类任务,但是它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解决策树的优 ...
SVM有很多种实现,但是本章只关注其中最流行的一种实现,即序列最小化(SMO)算法在此之后,我们将介绍如何使用一种称为核函数的方式将SVM扩展到更多的数据集上基于最大间隔的分割数据优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题 ...
用Java实现串口通信(windows系统下),须要用到sun提供的串口包 javacomm20-win32.zip。当中要用到三个文件,配置例如以下: 1.comm.jar放置到 JAVA_HOME/jre/lib/ext; 2.win32com.dll放置到 JAVA_HOME ...
本文参考自:(1)李航《统计学习与方法》 (2)https://github.com/apachecn/AiLearning/blob/master/src/py2.x/ml/7.AdaBoost/adaboost.py 提升方法(boosting)是一种 ...
什么是adaboost? Boosting,也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术,能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架,Boosting ...
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 ...
视频版见B站:Python实现AdaBoost算法-从零开始写代码_哔哩哔哩_bilibili 源文件、训练数据、说明图片下载:https://files.cnblogs.com/files/ljy1227476113/AdaBoost%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%AE%97%E6 ...