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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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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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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目录 xgboost原理 xgboost和gbdt的区别 xgboost安装 实战 xgboost原理 xgboost是一个提升模型，即训练多个分类器，然后将这些分类器串联起来，达到最终的预测效果。每一个基分类器都是一个弱分类器，但是很多串联起来后效果很强大。 工作原理： 每次加入一棵新树是为了让目 ...
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2018-01-27 20:21:10
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对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则（弱分类器）要比求精确的分类规则（强分类器）容易得多，提升法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合弱分类器构成强分类器。大多数提升法都是改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学 ...
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2017-12-23 21:46:22
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转：http://www.cnblogs.com/liuwu265/p/4690486.html Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Boots ...
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2017-10-26 13:37:34
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Adaboost为一种集成算法，是对其他算法进行组合的一种方式。 本文将通过单层决策树分类器建立一个Adaboost优化算法，即利用多个弱分类器构建一个强分类器。 弱分类器：分类器性能比随机猜测要略好，但是也不会好太多。 强分类器：分类器性能比随机猜测好很多。 下面结合代码说明Adaboost算法原 ...
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2017-09-09 22:35:44
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1. 概念梳理： AdaBoost： 运行过程：训练数据中的每一个样本，并赋一个权重，这些权重值构成向量D，已开始这些权重值一样。 第一次训练完，得到一个弱分类器，计算该分类器的错误率，然后调整每个样本的权重值，对同一个训练数据进行第二次训练得到第二个分类器。（第一次分对的样本权重减小，分错的权重提 ...
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2017-09-05 00:23:52
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搭建的运行平台见本系列的（一）， 以上代码运用的是Haar级联分类器的原理，下面是Haar级联分类器原理的简单介绍： Haar分类器是利用图像中目标的类Haar特征来对目标进行检测的，而利用积分图的方法可以加快类Haar特征的值的求解过程。一个最基本的类Haar特征就是一个最简陋的弱分类器，而弱分类 ...
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2017-06-08 22:24:23
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