引自（机器学习实战） 简单概念 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。 1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、l ...
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2016-08-03 21:55:09
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图片数据：卷积还是王道，有几个比较通用性的框架被人拿来改来改去 非图片特征数据：用分类： boost系列算法：牛逼的框架实现 xgboost AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（强分类器）。理 ...
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2016-08-02 13:08:55
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MACD是一个指标，具体用法是MACD>0看涨，反之看跌，果真是这样的吗？由于所有的技术指标都基于对历史数据的统计，指标的滞后性也就难免，有时候MACD明明大于0，股价仍然跌，有时候macd小于0，股价仍然涨。 本文基于Adaboost算法提出了一种基于macd的线性阀值分类器作为若分类器，通过在限定的解空间内寻找使得错误率最小的阀值和偏置，这样做避免了训练若分类器的复杂性，经验证，这种方法有效。...
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2016-07-16 23:42:11
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本文将即上一次的 基于权重的 Boosting 之后讨论 Boosting 中另一种形式 Gradient Boosting，基于权重的方法代表为 Adaboost ，在 Adaboost 中权重随着样本是否分类正确而在下一次迭代中发生改变，而 Gradient Boosting 中没有样本权重的概... ...
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2016-07-14 01:52:03
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原题，以不剪枝的决策树作为基学习器，对西瓜数据集实现Adaboost分类。 运行结果如下： 分类结果训练结果相当好。当然也测试了最大深度为1的决策树作为基学习器，结果如下： ...
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2016-07-05 22:16:09
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《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning. 《Deep Learning in Neural Networks: An Over ...
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2016-06-30 15:59:41
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概念AdaBoost是一种级联算法模型，即把几个弱分类器级联到一起去处理同一个分类问题。也就是“三个臭皮匠顶一个诸葛亮”的道理。例如一个专家作出的判定往往没有几个专家一起作出的判定更准确。一种情况：如果每个专家都仅有一票的权利，采用投票机制的方法属于...
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2016-06-21 06:44:21
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基本概念Adaboost算法，将多个弱分类器，组合成强分类器。
AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。
它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体（样本总体）训练新的弱分类器...
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2016-06-03 19:15:28
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在这篇文章中，我会详细地介绍Bagging、随机森林和AdaBoost算法的实现，并比较它们之间的优缺点，并用scikit-learn分别实现了这3种算法来拟合Wine数据集。全篇文章伴随着实例，由浅入深，看过这篇文章以后，相信大家一定对ensemble的这些方法有了很清晰地了解。...
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2016-05-27 12:52:54
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给你这些水果图片，告诉你哪些是苹果。那么现在，让你总结一下哪些是苹果？ 1）苹果都是圆的。我们发现，有些苹果不是圆的、有些水果是圆的但不是苹果， 2）其中到这些违反“苹果都是圆的”这一规则的图片，我们得到“苹果都是圆的，可能是红色或者绿色”。。我们发现还是有些图片违反这一规则； 3）其中到违反规则的... ...
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2016-05-23 16:44:09
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