Ensemble learning 中文名叫做集成学习,它并不是一个单独的机器学习算法,而是将很多的机器学习算法结合在一起,我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中,个体学习器都相同,那么这些个体学习器可以叫做“基学习器 ...
前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果。于是乎就有了集成学习 Ensemble Learning ,通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务。这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost。 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化 ...
2019-12-27 23:11 0 751 推荐指数:
Ensemble learning 中文名叫做集成学习,它并不是一个单独的机器学习算法,而是将很多的机器学习算法结合在一起,我们把组成集成学习的算法叫做“个体学习器”。在集成学习器当中,个体学习器都相同,那么这些个体学习器可以叫做“基学习器 ...
一、简介 这个方法主要涉及到2个权重集合: 样本的权重集合每个样本都对应一个权重。 在构建第一个弱模型之前,所有的训练样本的权重是一样的。第一个模型完成后,要加大那些被这个模型错误分类(分类问题)、或者说预测真实差值较大(回归问题)的样本的权重。依次迭代,最终构建多个弱模型。每个弱模型所对应 ...
总结两种具体的提升算法: AdaBoost算法: AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器,对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”,最后再将所有的弱分类器做加权和,对于分类正确率高的权重给得大大(更可靠),分类正确率 ...
前言 本来应该是年后就要写的一篇博客,因为考完试后忙了一段时间课设和实验,然后回家后又在摸鱼,就一直没开动。趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上。在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost,这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中,最常用的算法之一 —— GBDT ...
先看下ababoost和决策树效果对比 输出学习曲线 分析:随着样本数的增加,单决策树的预测精度稳定在0.5左右,是个弱分类器,而adaboost预测精度在0.85左右,明显高于单决策树,是个强分类器。 参数选择 上面的模型使用的是默认参数,其实还有优化的空间 ...
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 ...
集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 集成学习之Boosting —— AdaBoost实现 AdaBoost的一般算法流程 输入: 训练数据集 \(T = \left \{(x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdots (x_N,y_N ...