Adaboost算法及其代码实现
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 ...
原文：从零开始写代码-AdaBoost算法的python实现
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 ljy AdaBoost E E B BB E AE E B . z ...
2021-11-13 21:17 1 1084 推荐指数：
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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 ...
AdaBoost算法详解与python实现
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Adaboost算法实现
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。 ...
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python实现adaboost
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算法分析与实现
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 ...