機器學習--boosting家族之Adaboost算法
最近在系統研究集成學習，到Adaboost算法這塊，一直不能理解，直到看到一篇博文，才有種豁然開朗的感覺，真的講得特別好，原文地址是（http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333），在此摘錄，方便查找與復習 ...
原文：機器學習經典算法之AdaBoost
一 引言 在數據挖掘中，分類算法可以說是核心算法，其中 AdaBoost 算法與隨機森林算法一樣都屬於分類算法中的集成算法。 請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接： https: www.cnblogs.com jpcflyer p .html 集成的含義就是集思廣益，博取眾長，當我們做決定的時候，我們先聽取多個專家的意見，再做決定。集成算法通常有兩種方式，分別是投票選舉 bagging 和再學 ...
2019-07-30 11:22 0 385 推薦指數：
相關推薦
機器學習實戰之AdaBoost算法
。 adaBoost分類器就是一種元算法分類器，adaBoost分類器利用同一種基分類器（弱分類器），基於分類器的 ...
【機器學習筆記之四】Adaboost 算法
本文結構： 什么是集成學習？ 為什么集成的效果就會好於單個學習器？ 如何生成個體學習器？ 什么是 Boosting? Adaboost 算法？ 什么是集成學習 集成學習就是將多個弱的學習器結合起來組成一個強 ...
Python實現機器學習算法：AdaBoost算法
Python程序 程序運行結果 ...
機器學習算法總結(三)——集成學習(Adaboost、RandomForest)
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 ...
[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 ...
機器學習總結（一） Adaboost,GBDT和XGboost算法
一： 提升方法概述 提升方法是一種常用的統計學習方法，其實就是將多個弱學習器提升（boost）為一個強學習器的算法。其工作機制是通過一個弱學習算法，從初始訓練集中訓練出一個弱學習器，再根據弱學習器的表現對訓練樣本分布進行調整，使得先前弱學習器做錯的訓練樣本在后續受到更多的關注，然后基於調整后 ...
機器學習經典算法之KNN
一、前言 KNN 的英文叫 K-Nearest Neighbor，應該算是數據挖掘算法中最簡單的一種。 先用一個例子體會下。 /*請尊重作者勞動成果，轉載請標明原文鏈接：*/ /* https://www.cnblogs.com/jpcflyer/p ...