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几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度,应用十分广泛,产生了极大的影响。而AdaBoos ...
2020-05-15 17:37 0 738 推荐指数:
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 ...
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 ...
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 ...
adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号,它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的,通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。 这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛 ...
Python程序 程序运行结果 ...
--------------------------------------------------------------------------------------- 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Python ...
目前学了几个ML的分类的经典算法,但是一直想着是否有一种能将这些算法集成起来的,今天看到了AdaBoost,也算是半个集成,感觉这个思路挺好,很像人的训练过程,并且对决策树是一个很好的补充,因为决策树容易过拟合,用AdaBoost可以让一棵很深的决策树将其分开成多棵矮树,后来发现原来这个想法 ...