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 ...
. 概述 . 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 的方法。集成学习的思想,简单来讲,就是 三个臭皮匠顶个诸葛亮 。集成学习通过结合多个学习器 例如同种算法但是参数不同,或者不同算法 ,一般会获得比任意单个学习器都要好的性能,尤其是在这些学习器都是 弱学习器 ...
2020-11-03 15:45 0 2084 推荐指数:
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算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost(adaptive boosting),即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称,这类算法的特点是通过训练若干弱分类器,然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢?因为弱分类器训练起来很容易,将弱 ...
July已经把Adaboost的实现步骤讲述得非常清楚,我就不再赘述,这里用Python实现了一下。 ...
一、AdaBoost简介 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。其中最为成功应用 ...
Python程序 程序运行结果 ...
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 ...
AdaBoost(自适应boosting,adaptive boosting)算法 算法优缺点: 优点:泛化错误率低,易编码,可用在绝大部分分类器上,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 元算法(meta ...