机器学习——提升算法理论

最新推荐文章于 2021-12-29 12:52:30 发布
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#机器学习

博客围绕提升算法展开，介绍了提升算法的概念，对其进行了推导，并阐述了算法步骤，属于信息技术领域中机器学习相关内容。

提升算法的概念：
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提升算法：
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提升算法推导：
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提升算法步骤：
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CoderMateng
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机器学习—提升算法
赵亮的优快云博客
11-08 968
文章目录Adaboost分类算法Adaboost回归算法前向分布算法 本文将记录《统计学习方法》中有关提升学习Adaboost的内容。 Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训...
机器学习——GBDT算法
最新发布
weixin_39753819的博客
03-24 1838
本文介绍了梯度提升树（Gradient Boosting Decision Trees，GBDT）算法的原理、算法流程、理论公式，并与随机森林进行了对比。梯度提升树是一种基于决策树的集成学习方法，通过迭代地训练决策树来不断提升模型性能。相比于随机森林，梯度提升树是一种串行技术，每个决策树都在尝试修正前一棵树的残差，因此在某些情况下可能会更加灵活和有效。通过Python实现了梯度提升树算法，并在鸢尾花数据集上进行了模型训练和评估。
机器学习 提升算法
weixin_44729223的博客
02-05 438
1.概述 提升(boosting)是一个机器学习技术，可以用于分类以及回归问题，可以在每一步中产生一个弱预测模型，并且将每个弱预测模型通过加权累加到总模型中。如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升(gradient boosting)。 而梯度提升算法则会首现给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的弱函数集合（也被称为基函数），提升算法通过迭代地选择一个负梯度方...
机器学习之提升算法
Magician的博客
09-10 1232
1、知道提升、梯度提升是什么意思 1.1、提升 1.2、梯度提升 1.3、了解提升算法的过程 2、残差与残差平方和（residual sum of squares） 3、了解GBDT算法 4、了解XGBoost算法 5、了解Adaboost算法 5.1、Adaboost算法的原理 5.2、例子 6、偏差和方差 1、知道提升、梯度提升是什么意思 1.1、提升 每一步产生一...
机器学习（5）：提升算法（boosting algorithm）
zuzhiang的博客
11-17 1767
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到优快云上来，欢迎大家关注我的 个人博客，以及我的github。 本文将讲解有关提升算法的知识，主要包括提升算法的基本思想，以及几个具体的提升算法——AdaBoost算法、梯度提升决策树。以及梯度提升、加法模型和前向分步算法等内容。在本文中会先给出每个算法的思想和算法流程，最后再对其中用到的某些定义做总结。 本文主要是依据李航老师的《统计学习方法》...
AI-机器学习-自学笔记（十一）提升算法
qq_41597915的博客
12-29 1348
提升算法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法，这种方法先构造一个预测函数系列，然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。 提升算法也是一种提高任意给定学习算法准确度的方法，它是一种集成算法，主要通过对样本集的操作获得样本子集， 然后用弱分类算法在样本子集上训练生成一系列的基分类器。它可以用来提高其它弱分类算法的识别率，也就是将其他的弱分类算法作为基分类算法放于提升框架中 ，通过提升框架对训练样本集的操作，得到不同的训练样本子集，再用该样本子集去训练生成基 分类器。每得到一个样本集就用该基分类算法在该样本集
机器学习的数学理论及其算法研究——评《机器学习的数学理论》.pdf
09-24
机器学习的数学理论及其算法研究——评《机器学习的数学理论》 机器学习是指计算机通过固有的规律性信息获得新的经验和知识，从而提升计算机的智能，达到像人类一样作出决策的目的。机器学习的数学理论是研究机器...
基于人工智能系统机器学习的算法和理论——从阿尔法狗看机器学习.pdf
09-24
基于人工智能系统机器学习的算法和理论——从阿尔法狗看机器学习 机器学习是人工智能系统中的一个核心组件，阿尔法狗的出现更是证明了机器学习的强大能力。本文将从阿尔法狗的角度出发，对机器学习的算法和理论进行...
一个机器学习新算法——HP算法的实现及研究.pdf
09-24
"机器学习新算法——HP算法的实现及研究" 机器学习是人工智能的一个重要分支，它的研究和应用对人工智能的其他分支，如专家系统、计算机视觉、自然语言处理等都有着密切的联系。机器学习的主要任务是使机器具备学习...
【宅着宅着就学习惯了】机器学习课程——KNN算法实战代码
03-28
在本课程"宅着宅着就学习惯了"中，我们深入探讨了机器学习领域中的一个基础算法——K近邻（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。KNN算法是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归问题。下面将详细阐述KNN算法的基本...
机器学习提升算法之Adaboost、GB、GBDT与XGBoost算法
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一路前行
09-09 1万+
一、Gradient boosting(GB) 梯度提升    提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中。如果每一步的弱预测模型生成都是一句损失函数 的梯度方向，则称之为梯度提升（Gradient boosting）。梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的若函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯
提升方法算法原理总结
chaojianmo的博客
03-23 1312
1 提升方法Adaboost算法 1.1提升方法的基本思路 对分类问题而言，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。提升发方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列的弱分类器，然后组合这些弱分类器，构成一个强分类器。 对于提升方法来说，有两个问题需要解决： 1.在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？ AdaBoost的做法是...
机器学习（七）：提升（boosting）方法
tb店铺搜：FUN STORE玩物社，专业买手挑选送礼好物
05-02 4655
引言：     提升（boosting）方法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。     本文主要介绍提升方法...
提升算法
zrh_优快云的博客
07-05 1317
提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器（弱分类器），并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器。...
机器学习理论提升方法AdaBoost算法第一卷
weixin_30622181的博客
10-11 134
AdaBoost算法内容来自《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教！ 提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本的基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器.代表的方法是AdaBoo...
提升算法(1)
weixin_30951231的博客
12-23 214
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习一系列弱分类器。 关于AdaBoost的做法是，1、提高前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低正...
提升算法介绍
johnny_love_1968的博客
05-07 2043
提升算法 一.什么是提升 1. 偏差和方差 我们给定一个数据D,自变量x对应的真实值为y(x)，根据模型预测值的结果为为 hθ(x,D)h_{\theta}(x,D)hθ​(x,D) 我们使用平方误差作为目标函数，则目标函数就是：ED[y(x)−hθ(x,D)]2E_{D}[y(x) - h_{\theta}(x,D)]^2ED​[y(x)−hθ​(x,D)]2 我们把上一个式子进行拆解，就得到了方差和偏差。 那么这两者有和区别呢？ **偏差：**描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大
提升算法--Adaboost
qq_39691463的博客
07-22 576
一：提升算法 历史凯尔斯和瓦里安特首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念，指出在PAC学习框架下，一个概念如果存在一个多 项式的学习算法去学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念为强可学习的，反之，若正确率仅比猜测的概率高一点， 那么就成这个概念是弱可学习的，在后面的发展过程中，Schapire证明了强可学习和弱可学习是等价的，在pac的学习 框架下，一个概念是强可学习的充要条件是这个概念是弱可学习的。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到 一系列的弱分类器（仅对于分类问题而言），然后组合这些弱分
提升算法-GBDT/XGboost/Adaboost
weixin_42567027的博客
07-24 317
提升 提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中，如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可信的弱函数集合(基函数)；提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部最小值。 提升算法 给定输入向量x和输出变量y组成若干训练样本(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_
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