机器学习_第二篇 分类算法（4）_集成学习【boosting（提升法）】

最新推荐文章于 2024-07-14 08:28:56 发布
最新推荐文章于 2024-07-14 08:28:56 发布
阅读量577 收藏 1
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习算法
Copyright 2019 Mary Sun.All rights Reserved
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/ab19920904/article/details/80136750
本文介绍了Boosting提升法的基本原理及其运作流程。通过迭代过程自适应改变训练样本分布，使基分类器聚焦于难以分类的样本。文章详细解释了如何为每个训练样本分配权重，并在每次迭代后调整这些权重，以确保后续分类器能够更加关注之前分类错误的样本。

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

Boosting  提升法

1. boosting是一个迭代的过程，用于自适应地改变训练样本的分布，使得基分类器聚焦在那些很难分的样本上。

2. boosting会给每一训练样本赋予一个权值，而且可以在每轮提升过程结束时自动地调整权值。开始时，所有的样本都赋予相同的权值1/n，从而使得它们被选作训练的可能性都是一样的。根据训练样本的抽样分布来抽取样本，得到新的样本集。然后，由该训练集归纳一个分类器，并用它对原始数据集中的所有样本进行分类。每轮提升结束时，更新训练集样本的权值。增加被错误分类的样本的权值，减小被正确分类的样本的权值，这使得分类器在随后的迭代中关注那些很难分类的样本，

机器学习分类算法之XGBoost（集成学习算法）
迷茫与徘徊只会让你陷入绝境，欢迎私信博主，带你开始提升变现价值！
02-14 10万+
目录 走进XGBoost 什么是XGBoost？ XGBoost树的定义 XGBoost核心算法 正则项：树的复杂程度 XGBoost与GBDT有什么不同 XGBoost需要注意的点 XGBoost重要参数详解 调参步骤及思想 XGBoost代码案例 相关性分析 n_estimators（学习曲线） max_depth（学习曲线） 调整max_depth 和min_child_weight 调整gamma 调整subsample 和colsample_bytree 调整正则
机器学习算法(12) — 集成技术（Boosting — Xgboost 分类）
gongdiwudu的专栏
12-21 5703
在这篇文章中，我将解释XgBoost 分类算法。XgBoost代表Extreme Gradient Boosting，这是一种旨在优化分布式梯度提升的提升技术。它是训练机器学习模型的有效且可扩展的方法。这种学习方法结合弱模型来产生更强的预测，极端梯度。它由于能够处理大型数据集并在分类和回归等机器学习任务中实现最先进的性能而被广泛使用。
集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现
02-25
前面博客分享，我们已经讲解了不少分类算法，有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道，当坐重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习（ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法，我们可以将其用不同的分类器组合起来，这种组合结果则被称为集成方法或者元算法。使用集成方法时会有多种形式：1.集成中只包含同种类型的个体学习器，这种个体学习
集成学习之Boosting（二）
u012867518的专栏
04-23 208
1. 前向分布算法 1.1 加法模型 考虑加法模型（additive model） f(x)=∑m=1Mβmb(x;γm) f(x)=\sum_{m=1}^{M} \beta_{m} b\left(x ; \gamma_{m}\right) f(x)=m=1∑M​βm​b(x;γm​) 其中, b(x;γm)b\left(x ; \gamma_{m}\right)b(x;γm​) 为基函数, γm\gamma_{m}γm​ 为基函数的参数, βm\beta_{m}βm​ 为基函数的系数。显然，上式是一个加法
集成学习(Ensemble learning)的Boosting模型、最初的Boosting、Adaboost
高志远的博客
08-26 827
集成学习(Ensemble learning)的Boosting模型 Boosting模型 最初的Boosting 重复地从一个样本集合D中采样n个样本 针对每次采样的子样本集，进行统计学习，获得假设HiH_iHi​ 将若干个假设进行组合，形成最终的假设HfinalH_{final}Hfinal​ 将最终的假设用于具体的分类任务 但是这样的模型只是将原有的弱分类器进行了简单的组合，就是将弱分类...
集成学习--Boosting实现
weixin_45606655的博客
01-31 340
集成学习—Boosting实现 弱学习器我们选用单层决策树，亦称为决策树桩，意思就是只有一个分支，要选取一个属性使得分类结果最好，这里不同于决策树常用的信息增益算法。 AdaBoosting实现有两个步骤 实现决策树桩 算出弱学习器的权重和更新数据集的权重 1. 首先处理数据： from numpy import * #def loadData(): # datMat = matrix(...
集成学习（中）——基于Boosting方式的集成方法简单原理及代码实战（上）
zou_gr的博客
04-18 540
Boosting概述 怎么理解Boosting？我觉得我们可以从回答问题出发，解决这个问题。 第一个是每一轮学习应该如何改变数据的概率分布？ 第二个是如何将各个弱分类器组合起来 如Adaptive Boosting（Adaboost）和 Gradient Boosting（GBDT）及其变体Xgboost、LightGBM以及Catboost都是在采用不同的方法去解答这个问题。 同时也声明本文不做详细的数学原理推导 Adaboost Adaboost可谓是Boosting最经典的算法，对于Adaboos
分类算法：集成学习方法与Boosting算法
最新发布
kkchenjj的博客
07-14 1108
集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习策略，它通过构建并结合多个学习器来提高预测性能。其核心思想是：多个弱学习器（Weak Learner）可以通过某种方式组合成一个强学习器（Strong Learner）。弱学习器是指其预测能力略高于随机猜测的学习器，而强学习器则具有较高的预测准确率。集成学习方法，尤其是Bagging和Boosting，为提高机器学习模型的性能提供了强大的工具。通过理解它们的原理和差异，我们可以根据具体问题选择最合适的集成策略，从而构建出更稳定、更准确的预测模型。
Python_机器学习_算法_第5章_集成学习基础
无
10-29 213
5. 集成学习 5.1. 集成学习算法简介 5.2. Bagging和随机森林 5.3. OTTO案例 5.4. Boosting 5.5. GBDT介绍
集成学习 | 集成学习思想：Boosting
ToBeCeratinToBeTall的博客
03-20 1921
Boosting思想：Adaboost(分类)更改x权重 | GBDT(分类/回归)算法更改y值
Boosting算法简介
07-27
Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记
集成学习boosting系列算法简述
11-05
集成学习boosting系列算法简述，主要是笔者自己在学习这块相关理论时的一些总结。
Ensemble-boosting（三）
weixin_36749157的博客
09-12 229
写在前面 上面整理的前向分布算法、adaboost、提升树算法、GBDT&GBRT。 这篇整理XGBoost XGBoost VS GBDT 天奇大佬，分享了PPT和论文，超级棒。 大佬从理论，尤其是工程方面实现了对GBDT的一次极大改进，不仅是预测精度而且训练速度加快很多。 全称：Extreme Gradient boosting 我以为： X Gradient boosting 类似于...
Ensemble-boosting（二）
weixin_36749157的博客
09-06 247
写在前面 上一篇讲的是前向分布算法和adaboost，其实前向分布算法是一种加法思想，基模型可以任意，通过加权求和多个基模型来得到更好的结果。 提升树算法 小知识点： 下面三个说法实际上是同一个意思，Gradient tree boosting = Gradient boosting machine = Gradient boosting regression tree，来自陈天奇大佬的论文。 《...
统计学习方法 第8章：提升方法
zhanzi1538的博客
06-27 545
统计学习方法 第8章：AdaBoost github链接：https://github.com/gdutthu/Statistical-learning-method 知乎专栏链接：https://zhuanlan.zhihu.com/c_1252919075576856576 算法总结： 补充知识： 1、强可学习和弱可学习。
【机器学习】提升方法AdaBoost算法
Daycym的博客
08-21 456
前言 此博客介绍了关于集成学习的相关知识，在学习AdaBoostAdaBoostAdaBoost算法前，可以先了解下集成学习。 提升（Boosting）方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 提升方法基于这样一种思想： 对于一个复杂任务来说，将多个专家的判断进行适当的综合所...
Ensemble Learning中的Bagging和Boosting
敲代码的quant的博客
05-29 2641
Ensemble Learning大致可以分为两大类： 1、个体学习器之间存在强依赖关系、串行生成的序列化方法（Sequential Ensemble），代表是Boosting。 2、个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行方法（Independent Ensemble），代表是Bagging。   Boosting是一种将弱学习器转换为强学习器的算法，周志华的西瓜书描述它的机制：...
Boosting & AdaBoost算法
NeuFace的博客
12-29 6258
提升和自适应提升方法 Boosting & AdaBoost 1 算法起源    在机器学习领域中，关键问题就是如何利用观测数据通过学习得到精确估计。但是，在实际应用领域中，构造一个高精度的估计几乎是不可能的。Boosting就给出了一个解决上述问很好的思路。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。它的思想起源于 valiant在1984年提出的 PAC ( Probabl
数据分析真题日刷 | 招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试（数据挖掘方向第二批）
热门推荐
是圣洁呀✨
07-25 3万+
「数据分析真题日刷」系列第10篇 —— 招商银行信用卡中心2019秋招IT笔试（数据挖掘方向第二批）
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