AdaBoost（Adaptive Boosting）：自適應提升方法。 1、AdaBoost算法介紹 AdaBoost是Boosting方法中最優代表性的提升算法。該方法通過在每輪降低分對樣例的權重，增加分錯樣例的權重，使得分類器在迭代過程中逐步改進，最終將所有分類器線性組合得到最終分類器 ...

看了很多篇解釋關於Adaboost的博文，覺得這篇寫得很好，因此轉載來自己的博客中，以便學習和查閱。 原文地址：《Adaboost 算法的原理與推導》，主要內容可分為三塊，Adaboost介紹、實例以及公式推導。 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 ...

在上一篇博客里，我們討論了關於Bagging的內容，其原理是從現有數據中有放回抽取若干個樣本構建分類器，重復若干次建立若干個分類器進行投票，今天我們來討論另一種算法：提升（Boost）。 簡單地來說，提升就是指每一步我都產生一個弱預測模型，然后加權累加到總模型中，然后每一步弱預測模型生成 ...

1. 回顧boosting算法的基本原理 　　　　在集成學習原理小結中，我們已經講到了boosting算法系列的基本思想，如下圖： 　　　　從圖中可以看出，Boosting算法的工作機制是首先從訓練集用初始權重訓練出一個弱學習器1，根據弱學習的學習誤差率表現來更新訓練樣本的權重，使得之前弱 ...

　　　　在集成學習原理小結中，我們講到了集成學習按照個體學習器之間是否存在依賴關系可以分為兩類，第一個是個體學習器之間存在強依賴關系，另一類是個體學習器之間不存在強依賴關系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法 ...

機器學習的有監督算法分為分類和回歸兩種。 回歸：通過輸入的數據，預測出一個值，如銀行貸款，預測銀行給你貸多少錢。 分類：通過輸入的數據，得到類別。如，根據輸入的數據，銀行判斷是否給你貸款。 一、線性回歸 　　現在這里有一個例子　　數據：工資和年齡（2個特征）　　目標：預測銀行 ...

1、從幾何的角度去理解PCA降維 　　以平面坐標系為例，點的坐標是怎么來的？ 　　　　 　　　　　　　　圖1 ...