最近學習《西瓜書》的集成學習之Boosting算法，看了一個很好的例子（https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737），為了方便以后理解，現在更詳細描述一下步驟。 AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本質思想如下: 以最大准確率擬合第一個 ...

這里說說我對這個算法的理解： 主要應用在人臉檢測。haar特征 + adaboosting，人臉檢測系統是一個級聯的分類器系統，這里主要是討論其中一個節點。 大體流程如果： 首先准備正負樣本，在一個訓練強分類器H時，使用 ...

bagging,boosting,adboost,random forests都屬於集成學習范疇. 在boosting算法產生之前，還出現過兩種比較重要的算法，即boostrapping方法和bagging方法。首先介紹一下這二個算法思路: 從整體樣本集合中，抽樣n* < N ...

一、boosting算法 boosting是一種集成學習算法，由一系列基本分類器按照不同的權重組合成為一個強分類器，這些基本分類器之間有依賴關系。包括Adaboost算法、提升樹、GBDT算法 一、Adaboost算法 AdaBoost方法的自適應在於：前一個 ...

Boosting方法： Boosting這其實思想相當的簡單，大概是，對一份數據，建立M個模型（比如分類），一般這種模型比較簡單，稱為弱分類器(weak learner)每次分類都將上一次分錯的數據權重提高一點再進行分類，這樣最終得到的分類器在測試數據與訓練數據上都可以得到比較好的成績 ...

本章全部來自於李航的《統計學》以及他的博客和自己試驗。僅供個人復習使用。 Boosting算法通過改變訓練樣本的權重，學習多個分類器，並將這些分類器進行線性組合，提高分類性能。我們以AdaBoost為例。 它的自適應在於：前一個弱分類器分錯的樣本的權值（樣本對應的權值）會得到加強 ...

集成學習（ensemble learning）通過構建並結合多個學習器來完成學習任務。集成學習通過將多個學習器進行結合，常可以獲得比單一學習器顯著優越的泛化性能。這對“弱學習器”尤為明顯，因此集成學習 ...

概述 Boosting基本思想: 通過改變訓練數據的概率分布（訓練數據的權值分布），學習多個弱分類器，並將它們線性組合，構成強分類器。 Boosting算法要求基學習器能對特定的數據分布進行學習，這可通過“重賦權法”（re-weighting）實施。對無法接受帶權樣本的基學習算法，則可 ...