[機器學習]-Adaboost提升算法從原理到實踐
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 ...
原文：Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）原理及實踐
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的的依據都是損失函數的負梯度方向，這樣若干步以后就可以達到逼近損失函數局部最小值的目標。 下面開始要不說人話了 ...
2017-11-11 15:12 0 3561 推薦指數：
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