【小组会整理】adaboost算法

最新推荐文章于 2024-06-02 15:40:21 发布
转载 最新推荐文章于 2024-06-02 15:40:21 发布 · 293 阅读 · 0

本文介绍了Boosting算法系列的起源及背景。Boosting算法源于PACLearnability理论，该理论由Valiant提出，用于探讨问题何时可被学习及具体学习算法的设计。文章重点讲述了PAC理论中关于弱学习算法和强学习算法的定义。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Boosting 算法的起源
boost 算法系列的起源来自于PAC Learnability(PAC 可学习性)。这套理论主要研究的是什么时候一个问题是可被学习的，当然也会探讨针对可学习的问题的具体的学习算法。这套理论是由Valiant提出来的，也因此（还有其他贡献哈）他获得了2010年的图灵奖。
**PAC 定义了学习算法的强弱
弱学习算法—识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)
强学习算法—识别准确率很高并能在多项式时间内完成的学习算法**

机器学习经典算法详解及Python实现--元算法、AdaBoost
Adan
12-04 2万+
AdaBoost算法有AdaBoost.M1和AdaBoost.M2两种算法，AdaBoost.M1是我们通常所说的Discrete AdaBoost，而AdaBoost.M2是M1的泛化形式。关于AdaBoost算法的一个结论是:当弱分类器算法使用简单的分类方法时,boosting的效果明显地统一地比bagging要好.当弱分类器算法使用C4.5时,boosting比bagging较好,但是没有前者明显。后来又有学者提出了解决多标签问题的AdaBoost.MH和AdaBoost.MR算法,其中AdaBoo
人工神经网络的算法原理,人工智能神经网络算法
aifans_bert的博客
08-27 605
其次，当时的电子技术工艺水平比较落后，主要的元件是电子管或晶体管，利用它们制作的神经网络体积庞大，价格昂贵，要制作在规模上与真实的神经网络相似是完全不可能的；(3)非线性映射能力当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。...
分类器之Adaboost学习
热门推荐
u014114990的专栏
12-14 1万+
1、 原理介绍 （1）基本介绍 　　Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这 些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器(强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类
【机器学习】Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）整理
CWS_chen
03-22 2679
Bagging的原理是从现有数据中有放回抽取若干个样本构建分类器，重复若干次建立若干个分类器进行投票。它的典型应用，就是随机森林。 现在讨论另一种算法：提升（Boost）。 简单地来说，提升就是指每一步我都产生一个弱预测模型，然后加权累加到总模型中，然后每一步弱预测模型生成的的依据都是损失函数的负梯度方向，这样若干步以后就可以达到逼近损失函数局部最小值的目标。 下面开始要不说人话了，我们来详...
【机器学习】Adboost 算法 整理
CWS_chen
06-01 3987
Adaboost是adaptive boosting（自适应boosting）的缩写，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。它有一个明显的特点就是排除一些不必要的特征值，把模型训练放在关键特征值数据上。它的算法过程如下： Adaboost从以上概念可以看出它有两种分类器，一种是y1称之为弱分类器，另外一种是Y...
大话AdaBoost算法
SIGAI_优快云的博客
06-12 1172
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。 算法的诞生 AI 39年（公元1995年），扁鹊成立了一家专治某疑难杂症的医院，经过半年的精心筹备，硬件设施已全部到...
6.集成算法boosting----AdaBoost算法
aizhua3368的博客
07-06 385
1.提升算法 　　提升算法实为将一系列单一算法（如决策树，SVM等）单一算法组合在一起使得模型的准确率更高。这里先介绍两种Bagging(代表算法随机森林），Boosting（代表算法AdaBoost-即本篇核心） 　　Bagging思想：以随机森林为例 　　　　假设样本集的总样本量为100个，每个样本有10个特征（也就是维度是10）；随机取样的比例一般为（60%-80%） 　　...
AI－常见机器学习算法介绍
了解➔熟悉➔掌握➔精通
05-26 4599
分享一个大牛的人工智能教程。零基础！通俗易懂！风趣幽默！希望你也加入到人工智能的队伍中来！请点击http://www.captainbed.net 机器学习算法分类 1、监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。 2、非监督.
十大机器学习算法要点
miner_zhu的博客
07-22 511
广义来说，有三种机器学习算法 1、 监督式学习 工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。 2、非监督式学习 工作机制：在这个...
TSG2014冬季机器学习小组会议：Python环境与算法解析
小组委员会的活动涵盖从基础的Python环境搭建、线性代数和机器学习基础知识，到具体算法的实现和应用。以下是详细的知识点概述： 1. Python环境搭建 Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习和人工智能领域的编程...
人工神经网络算法有哪些,人工神经网络算法优点
aifamao6的博客
08-28 1127
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。...
人工神经网络算法的应用,人工神经网络是算法吗
ynca67269的博客
08-20 528
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。
算法金 | 10 大必知的人工智能算法
算法金「全网同名」的博客
06-02 1958
定义：线性回归是一种用于预测与分析的统计学方法，旨在研究两个或多个变量之间线性关系的强度。在简单线性回归中，我们关注的是一个自变量和一个因变量之间的线性关系；而在多元线性回归中，会涉及两个或两个以上的自变量。应用场景：广泛应用于经济学、生物统计、环境科学等领域，比如预测房价、股票价格、气温变化等。1.2 原理：最小二乘法基本思想：线性回归通过最小化误差的平方和来寻找数据集中最佳拟合直线。简单来说，就是尽量让所有的数据点到直线的距离（即误差）的总和达到最小。
AdaBoost算法的实现一
秋水顽石
07-07 2252
前言依旧按照之前的博客路线来：介绍算法的基本原理和概念——>算法的拓展知识——->代码实现。本节主要是介绍sklearn包中有关AdaBoost方法的使用。包：sklearn.ensemble组合技术通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率。 常用的组合分类器方法： （1）通过处理训练数据集。 即通过处理某种抽样分布，对原始数据进行再抽样，得到多个训练集。 常用的方法有装袋（Bagging
转化问题学生的六种激励法.doc
最新发布
08-10
转化问题学生的六种激励法.doc
一个基于Java编写的聊天软件，支持好友列表，窗口多开，JSP Web注册账户 分Client端和Server端
08-10
一个基于Java编写的聊天软件，支持好友列表，窗口多开，JSP Web注册账户。分Client端和Server端。
安全设计“左移”：DevSecOps 成为编码起点.doc
08-10
安全设计“左移”：DevSecOps 成为编码起点.doc
酒店管理系统概要设计说明书.doc
08-10
酒店管理系统概要设计说明书.doc
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值