《機器學習Python實現_10_02_集成學習_boosting_adaboost分類器實現》
一.簡介 adaboost是一種boosting方法，它的要點包括如下兩方面： 1.模型生成 每一個基分類器會基於上一輪分類器在訓練集上的表現，對樣本做權重調整，使得錯分樣本的權重增加，正確分類的樣本權重降低，所以當前輪的訓練更加關注於上一輪誤分的樣本； 2.模型組合 adaboost ...
原文：《機器學習Python實現_10_06_集成學習_boosting_gbdt分類實現》
一.利用回歸樹實現分類 分類也可以用回歸樹來做，簡單說來就是訓練與類別數相同的幾組回歸樹，每一組代表一個類別，然后對所有組的輸出進行softmax操作將其轉換為概率分布，然后再通過交叉熵或者KL一類的損失函數求每顆樹相應的負梯度，指導下一輪的訓練，以三分類為例，流程如下： 二.softmax 交叉熵損失，及其梯度求解 分類問題，一般會選擇用交叉熵作為損失函數，下面對softmax 交叉熵損失函數的 ...
2021-05-05 21:49 0 233 推薦指數：
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