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 ...

集成學習之Boosting —— AdaBoost原理 集成學習之Boosting —— AdaBoost實現 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting原理 集成學習之Boosting —— Gradient Boosting實現 集成學習大致可分為兩大類 ...

　　　　集成學習(ensemble learning)可以說是現在非常火爆的機器學習方法了。它本身不是一個單獨的機器學習算法，而是通過構建並結合多個機器學習器來完成學習任務。也就是我們常說的“博采眾長”。集成學習可以用於分類問題集成，回歸問題集成，特征選取集成，異常點檢測集成等等，可以說所有 ...

1、集成學習概述 　　集成學習算法可以說是現在最火爆的機器學習算法，參加過Kaggle比賽的同學應該都領略過集成算法的強大。集成算法本身不是一個單獨的機器學習算法，而是通過將基於其他的機器學習算法構建多個學習器並集成到一起。集成算法可以分為同質集成和異質集成，同質集成是值集成算法中的個體學習器 ...

總結兩種具體的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不斷調整訓練數據中樣本的權值來訓練新的學習器，對於當前誤分類的點在下一步中就提高權重“重點關照一下”，最后再將所有的弱分類器做加權和，對於分類正確率高的權重給得大大（更可靠），分類正確率 ...

轉自http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理與推導 0 引言 一直想寫Adaboost來着，但遲遲未能動筆。其算法思想雖然簡單：聽取多人意見，最后綜合決策，但一般書上對其算法 ...

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 ...

1.基本思想： 綜合某些專家的判斷，往往要比一個專家單獨的判斷要好。在”強可學習”和”弱可學習”的概念上來說就是我們通過對多個弱可學習的算法進行”組合提升或者說是強化”得到一個性能趕超強可學習算法的算法。如何地這些弱算法進行提升是關鍵！AdaBoost算法是其中的一個代表。 2.分類算法提升 ...