adaboost詳解
集成學習方法 通過組合多個弱基分類器來實現強分類器目的，從而提高分類性能。集成學習是一類算法，並不是指一個算法。集成學習策略有非常多種，包括數據層面、模型層面和算法層面三個方面集成，這方面由於研究非 ...
原文：AdaBoost原理詳解
寫一點自己理解的AdaBoost，然后再貼上面試過程中被問到的相關問題。按照以下目錄展開。 當然，也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 實例 算法流程 公式推導 面經 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法，屬於Boosting家族的一員。在說AdaBoost之前，先說說Boosting提升算法。Boosting算法是將 弱學習 ...
2018-01-16 13:54 15 65555 推薦指數：
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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 算法原理及推導
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 ...
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上兩篇說了決策樹到集成學習的大概，這節我們通過adaboost來具體了解一下集成學習的簡單做法。 集成學習有bagging和boosting兩種不同的思路，bagging的代表是隨機森林，boosting比較基礎的adaboost，高級一點有GBDT，在這里我也說下我理解的這兩個做法的核心區 ...
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[轉]Adaboost 算法的原理與推導
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 ...
AdaBoost算法詳解與python實現
1. 概述 1.1 集成學習 目前存在各種各樣的機器學習算法，例如SVM、決策樹、感知機等等。但是實際應用中，或者說在打比賽時，成績較好的隊伍幾乎都用了集成學習(ensemble learning ...