【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 · 305 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。

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
08-27 633
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。...
【机器学习】Boost算法（GDBT,AdaBoost，XGBoost）整理
CWS_chen
03-22 2715
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 4131
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...
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
大话AdaBoost算法
SIGAI_优快云的博客
06-12 1286
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
07-06 399
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 4893
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
07-22 539
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 1156
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
08-20 554
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 2179
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 2304
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
基于DSP28335的永磁同步电机FOC矢量控制代码无感滑模控制转速电流双闭环
12-31
基于DSP28335的永磁同步电机FOC矢量控制代码无感滑模控制转速电流双闭环内容概要：本文档围绕基于DSP28335的永磁同步电机（PMSM）矢量控制技术展开，重点介绍了无感滑模控制在FOC（磁场定向控制）系统中的应用，实现了转速与电流双闭环控制。文中详细阐述了控制系统的结构设计、算法实现及仿真验证过程，突出滑模控制在提升系统鲁棒性和动态响应方面的优势，适用于无位置传感器场合，有效降低了硬件成本并增强了系统可靠性。同时提及了相关MATLAB/Simulink仿真资源与代码实现，便于工程实践与科研复现。; 适合人群：具备电机控制、电力电子及自动控制理论基础的高校研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于永磁同步电机高性能控制系统的开发与优化；②支撑无感控制算法的研究与仿真验证；③服务于教学实验、科研项目及毕业设计中的电机控制模块实现。; 阅读建议：建议结合文档提供的仿真模型与代码进行实践操作，重点关注滑模观测器设计、双闭环调节参数整定及DSP实现细节，同时可参考文中列出的相关算法资源拓展研究思路。
（22页PPT）第8课时不规则图形的面积.pptx
12-31
（22页PPT）第8课时不规则图形的面积.pptx
用友U8开发及用友CO开发-CO方式U8采购到货单增删改审接口开发源码.rar
最新发布
12-31
用友U8开发及用友CO开发-CO方式U8采购到货单增删改审接口开发源码
性能评估信标辅助双跳认知无线电无线中继选择方案的性能评估研究（Matlab代码实现）
12-31
【性能评估】信标辅助双跳认知无线电无线中继选择方案的性能评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“信标辅助双跳认知无线电无线中继选择方案的性能评估”展开研究，通过Matlab代码实现对该通信系统的性能进行仿真与分析。重点探讨了在认知无线电网络中引入信标辅助机制后，双跳中继选择策略的可行性与优越性，评估其在频谱利用率、传输可靠性及系统吞吐量等方面的性能表现。研究结合实际无线环境因素，对中继节点的选择算法进行建模与优化，提升了系统的自适应能力和通信效率。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab仿真工具，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①用于认知无线电网络中继选择算法的设计与性能验证；②支撑相关课题的仿真验证与学术论文复现；③为双跳协作通信系统的优化提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐模块分析，重点关注中继选择逻辑、信道模型构建及性能指标计算方法，同时可拓展至其他中继策略对比研究以深化理解。
Adaboost算法深入研究与资料整理
Adaboost算法是一种机器学习中广泛使用的集成学习方法，它由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出。Adaboost全称是“Adaptive Boosting”，中文直译为“自适应增强”。该算法的核心思想是通过组合多个弱分类器...
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