Adaboost(Adaptive Boosting 自适应增强的缩写) 自适应表现及思路：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用到来训练下一个基本分类器，同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直达到某个预定的足够小的错误率或预先指定的最大迭代次数 算法流程：1）初始化训练数 ...
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2018-07-02 16:12:20
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1、集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法，参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大。集成算法本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起。集成算法可以分为同质集成和异质集成，同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类 ...
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2018-06-30 15:25:58
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"集成学习之Boosting —— AdaBoost原理" "集成学习之Boosting —— AdaBoost实现" 集成学习之Boosting —— Gradient Boosting原理 "集成学习之Boosting —— Gradient Boosting实现" 上一篇介绍了AdaBoost ...
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2018-06-13 18:12:10
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迁移学习与Adaboost 转自：http://www.cnblogs.com/harvey888/p/5505511.html Adaboost 算法的原理与推导 0 引言 一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实 ...
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2018-06-12 22:27:35
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In the previous post we addressed some issue of decision tree, including instability, lack of smoothness, sensitivity to data, and etc. One solution i ...
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2018-06-10 23:08:01
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boosting是一种集成技术，它试图从许多弱分类器中创建一个强大的分类器。 这是通过从训练数据构建模型来完成的，然后创建第二个模型，试图纠正第一个模型中的错误。模型被添加到训练集被完美地预测或增加模型的最大数量。 AdaBoost是第一个真正成功的用于二进制分类的增强算法。这是理解提升的最佳起点。 ...
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2018-05-23 02:16:20
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集成学习之Boosting —— AdaBoost原理 "集成学习之Boosting —— AdaBoost实现" 集成学习大致可分为两大类：Bagging和Boosting。Bagging一般使用强学习器，其个体学习器之间不存在强依赖关系，容易并行。Boosting则使用弱分类器，其个体学习器之间 ...
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2018-05-20 14:10:37
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一、AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和R ...
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2018-05-20 00:47:29
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AdaBoost的一般算法流程 输入： 训练数据集 $T = \left \{(x_1,y_1), (x_2,y_2), \cdots (x_N,y_N)\right \}$，$y\in\left\{ 1,+1 \right\}$，基学习器$G_m(x)$，训练轮数M 1. 初始化权值分布： $w_ ...
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2018-05-19 21:21:43
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AdaBoost是一种准确性很高的分类算法，它的原理是把K个弱分类器(弱分类器的意思是该分类器的准确性较低)，通过一定的组合(一般是线性加权进行组合)，组合成一个强的分类器，提高分类的准确性。 因此，要想使用AdaBoost，需要首先找几个弱的分类器出来，然后进行组合。这些弱分类器，其实可以自己指定 ...
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2018-05-14 22:08:09
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