Datawhale 集成学习 Task09：Boosting的思路和Adaboost算法

最新推荐文章于 2024-04-09 14:05:02 发布
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分类专栏： 笔记 文章标签： 机器学习
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boosting的英文解释为：使增长；推动；改进；使兴旺。放在机器学习里是是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。将弱学习器团结起来形成强学习器。
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Adaboost算法进行建模：

本次案例我们使用一份UCI的机器学习库里的开源数据集：葡萄酒数据集，该数据集可以在 ( https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data )上获得。该数据集包含了178个样本和13个特征，从不同的角度对不同的化学特性进行描述，我们的任务是根据这些数据预测红酒属于哪一个类别。(案例来源《python机器学习(第二版》)

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集成学习之boosting
weixin_41653859的博客
04-20 393
Datawhale开源项目：机器学习集成学习与模型融合(基于python): [链接](https://link.youkuaiyun.com/?target=https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/EnsembleLearning) Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终的预测。我们也从前面的探讨知道：B
Boosting算法
Miracle.Zhao的博客
01-15 8403
Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，这族算法的工作机制类似：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；如此重复进行，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权结合。根据所给算法描述，好像只能同质 集成。百度百科的介绍：Ada
Boosting方法的基本思路
weixin_47553017的博客
04-21 1109
Boosting方法的基本思路前言Boosting方法的基本思路Adaboost算法案例 前言 在前面的学习中，我们探讨了一系列简单而实用的回归和分类模型，同时也探讨了如何使用集成学习家族中的Bagging思想去优化最终的模型。Bagging思想的实质是：通过Bootstrap 的方式对全样本数据集进行抽样得到抽样子集，对不同的子集使用同一种基本模型进行拟合，然后投票得出最终的预测。我们也从前面的探讨知道：Bagging主要通过降低方差的方式减少预测误差。那么，本章介绍的Boosting是与Baggin.
机器学习 —— Boosting算法
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starter_____的博客
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Boosting算法（提升法） 算法的三个要素 （1）函数模型：Boosting的函数模型是叠加型的，即F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=∑i=1kfi(x;θi)F(x)=\sum_{i=1}^{k}f_i(x;\theta_i) （2）目标函数：选定某种损失函数作为优化目标E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E{F(x)}=E{∑i=1kfi(x;θi)}E\...
boosting思想是什么
weixin_35756892的博客
01-17 413
Boosting 是一种集成学习方法，它将多个弱学习器组合起来形成一个强学习器。它的思想是通过对训练数据的不断重新采样来增加弱学习器的泛化能力，从而提高整体学习器的性能。常见的 boosting 方法有 AdaBoost 和 Gradient Boosting。 ...
第八篇：机器学习基础：集成学习算法：随机森林、Adaboost、 XGBoost
haiwang_luo的博客
05-29 1337
1 集成学习 1.1。何为集成方法？ 集成学习是一种机器学习范式。在集成学习中，我们会训练多个模型（通常称为「弱学习器」）解决相同的问题，并将它们结合起来以获得更好的结果。 最重要的假设是：当弱模型被正确组合时，我们可以得到更精确和/或更鲁棒的模型。 集成方法的思想是通过将这些弱学习器的偏置和/或方差结合起来，从而创建一个「强学习器」（或「集成模型」），从而获得更好的性能。 1.2。组合弱学习器：很重要的一点是：我们对弱学习器的选择应该和我们聚合这些模型的方式相一致。 如果我们选择具有低偏
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m0_62895602的博客
01-28 1460
集成学习是一种机器学习方法，通过将多个弱学习器（weak learners）组合成一个更强大的集成模型来提高预测性能和泛化能力。Boosting 是一种迭代的集成方法，它通过逐步调整训练数据的权重和/或模型的权重来训练多个弱学习器，以便每个弱学习器更关注先前被错误分类的样本。AdaBoost、Gradient Boosting 和 XGBoost 都是 Boosting 的变种。本文将介绍Boosting方法的其中一种：XGBoost。
集成学习新视角：结合LSTM与其他算法优化车辆轨迹预测
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集成学习之Boosting方法系列_LightGBM
m0_62895602的博客
01-23 1356
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08-08
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SherleyC的博客
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Boosting的思路与AdaBoost算法
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1.Boosting思路 Boosting是将若学习器提升为强学习器的算法。弱学习器仅能获得比随机猜测稍好一点的结果，而强学习器可以非常接近最优学习器。 Boosting的过程相当简单。以将示例分为正类和负类的二分类任务为例，假设弱学习器可以在任何给定分布上工作，训练样本独立同分布地根据分布 D\mathcal{D}D 从空间 X\mathcal{X}X 中抽取，并由函数 f\mathcal{f}f 打上真实标记。假设空间 X\mathcal{X}X 由 X1\mathcal{X_1}X1​ , X2\m
机器学习——模型融合：Boosting算法
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weixin_39753819的博客
04-09 2342
Boosting算法通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器，能够提高模型的泛化能力。常见的Boosting方法包括AdaBoost、Gradient Boosting、XGBoost、LightGBM和CatBoost等。Boosting方法在实际应用中取得了很好的效果，但也需要注意训练时间较长和对异常值敏感等缺点。
AdaBoost从原理到算法的实现
qq_24946843的博客
01-08 340
将不同的分类器组合起来，这种组合方法称为集成方法。使用集成方法时会有多种形式，可以是不同分类器的集成，也可以是数据集不同部分分给不同分类器之后的集成。下面介绍两种数据集不断变化分类器不变的集成方法。 1、bagging：基于数据随机抽样的分类器构建方法。设原数据集M个，从原始数据集中有放回的随机抽取M个新的数据集，由于是有放回的抽取，所以抽取的M个新数据集中可能有重复的数据，将新数据集应用到分类...
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qq_41226196的博客
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Boosting的思路与Adaboost算法 Boosting的思路： 在PAC学习的框架下，强可学习和弱可学习是等价的，即一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的。那么问题来了，在学习中，我们已经发现了弱可学习算法，那么我们能否将其升级为强可学习算法呢？ ...
集成学习算法的元模型
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常见的集成学习算法有Bagging、Boosting和Stacking等。引用中提到了集成学习的进阶和拓展理论，其中包括了集成学习模型。引用中也提到了集成学习模型作为机器学习监督类算法的一部分。这些集成学习模型可以包括随机...
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