第8章 提升方法(AdaBoost)课后习题解答

最新推荐文章于 2023-01-24 12:20:57 发布
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分类专栏： 《统计学习方法》 《统计学习方法》 文章标签： 第8章 提升方法(AdaBoost) 课后习题 决策树
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/breeze_blows/article/details/87160415
本文深入探讨了AdaBoost提升方法的原理与应用，通过详细解释弱分类器如何转化为强分类器，特别是在使用决策树作为基分类器时，如何通过Gini指数寻找最优分类点。文章提供了课后习题解答，帮助读者巩固理解。

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第8章 提升方法(AdaBoost)课后习题解答

在这里插入图片描述
8.1 弱分类器为决策树，感觉跟书中例题8.1很像，原来是用[features_min ,features_max],step = learning_rate 找分类点。现在是利用cart树的gini指数找
参考：传送门

李航《统计学习方法》第2版 第8章 编程实现AdaBoost算法，调用sklearn模块实现（书本例题8.1和习题8.1）
weixin_43646592的博客
12-14 986
参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43646592/article/details/111152323
《统计学习方法》第8章 提升方法之AdaBoost\BoostingTree\GBDT
you1314520me的专栏
10-26 932
文章目录前沿正文8.1 提升方法AdaBoost算法8.1.1 提升方法的基本思路提升方法的思想历史背景提升方法的核心问题和思想8.1.2 AdaBoost算法8.1.3 AdaBoost的例子8.2 AdaBoost算法的训练误差分析8.3 AdaBoost算法的解释8.3.1 前向分步算法8.3.2 前向分步算法与AdaBoost8.4 提升树8.4.1 提升树模型8.4.2 提升树算法8.4...
Adaboost案例解析
12-18
Adaboost是基于决策树的一种集成学习算法，该文中有详细的案例计算、理论讲解，希望能帮到大家
Adaboost例题
qq_54867493的博客
08-09 1614
Adaboost例题
Adaboost 通过《统计学方法例题》推导深刻理解算法原理
weixin_41668848的博客
03-24 459
AdaBoost原理 主要理论：根据训练集中的样本权重：www ，及弱分类器的权重：ααα，不断继承产生新的弱学习器--------构建一套所有父类到子类的弱学习器相加的组合学习模型放入符号函数(sign) 进行分类。 看图吧！！！ 没明白对吧，开始我也不明白，往下看就会明白一点点了。 我们先罗列出公式部分，根据公式我们一步一步就会知道为什么会根据训练集权重：www、和弱学习器权重：ααα，产...
AdaBoost实例讲解
01-31
结合实例讲解AdaBoost
李航《统计学习方法》AdaBoost算法（课后习题）
weixin_41798111的博客
01-07 8050
AdaBoost：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/40718799 提升树：https://www.cnblogs.com/daguankele/p/6557328.html 强可学习的：一个概念如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确了很高，那么，这个概念是强可学习的； 弱可学习的：一个概念如果存在一个多项式的学习算法能...
提升方法AdaBoost.pdf
09-13
**提升方法AdaBoost详解** AdaBoost，全称为Adaptive Boosting，是一种强大的机器学习算法，属于集成学习（Ensemble Learning）中的 boosting 类别。它的核心思想是通过迭代多次训练弱分类器，并根据每次训练的...
李航老师《统计学习方法》第2版课件：第8章 adaboost.rar
03-10
《统计学习方法》是李航教授的一本经典教材，它深入浅出地介绍了机器学习中的各种理论和技术。在第8章中，李航老师详细讲解了Adaboost算法...李航老师的课件“第8章 adaboost.pptx”无疑是深入学习这一主题的宝贵资源。
提升方法(AdaBoost) Python代码 《统计学习方法》李航
03-22
第8章主要涵盖了以下几个知识点： 1. **提升方法的基本思想**：提升方法的核心在于通过改变训练数据的分布，使每次训练的弱分类器更加关注那些前一轮分类错误的样本，从而提高整体的分类准确率。 2. **AdaBoost...
机器学习实战刻意练习 —— Task 04. AdaBoost
iiVax的博客
12-07 483
机器学习实战刻意练习 第 1 周任务   分类问题：K-邻近算法   分类问题：决策树 第 2 周任务   分类问题：朴素贝叶斯   分类问题：逻辑回归 第 3 周任务   分类问题：支持向量机 第 4 周任务   分类问题：AdaBoost 第 5 周任务   回归问题：线性回归、岭回归、套索方法、逐步回归等   回归问题：树回归 第 6 周任务   聚类问题：K均值聚类   相关问题：...
西瓜书课后题8.3(Adaboost)
Dou
09-27 3873
题目 从网上下载或自己变成实现Adaboost，以不剪枝决策树为基学习器，在西瓜集数据集3.0alphaalphaalpha上训练一个AdaBoost继承，并与图8.4进行比较。 分析原理 简单来说Adaboost得到的是一个加法模型，他通过迭代计算一个一个的分类器，然后以一定的权值相加在一起，得到一个总的模型。因为每一个单独的分类器，都依靠上一次的训练结果在进行这一次的训练，所以这就是所谓的串行...
【机器学习】周志华西瓜书第八章集成学习习题8.3--编程实现AdaBoost模型，以不剪枝决策树为基学习器，在西瓜数据集3.0a上训练一个AdaBoost集成，并与教材图8.4进行比较
m0_53700832的博客
01-24 2512
它的基本思想是，首先初始化权重，每个样本的初始化权重相同，之后对每一个分类器都根据样本权重D建立决策树桩，并根据其错误率确定该学习器在总学习器中的权重（正确率越高，权重越大）和调整训练样本的权重（被该学习器错误分类的数据提高权重，正确分类的降低权重）。最后将各个训练得到的弱分类器组合成强分类器，各个弱分类器的训练过程结束后，加大分类误差率小的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较大的决定作用，而降低分类误差率大的弱分类器的权重，使其在最终的分类函数中起着较小的决定作用。
机器学习—AdaBoost算法原理及代码实现二分类问题1
gm_Ergou的博客
06-01 833
简介 周志华的“西瓜书”—《机器学习》一书中，第八章介绍了集成学习的三种方法，分别是：序列化方法（Boost）、并行化方法（Bagging和随机森林），本文针对第一种方法进行了算法介绍以及代码实验。 本文参考了一下两篇文章： 原理及代码：https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/machine-learning-hands-on...
零基础学习Adaboost算法---原理+实例（对强分类器错误率为0有详细解释）
秃头小苏的博客
09-23 1253
本文主要讲述了Adaboost算法，详细阐述了其原理，同时通过实例对算法进行解释，相信你通过读此文章，会对Adaboost有一定了解。 本文主要参考了七月的一篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/40718799 这篇文章中强分类器错误率为0的解释不全，本文有对其详细的解释。当然非常推荐大家阅读七月的文章，因为他的文章都写的太好了。 同样的，因为自己是在Word上编写的，上传优快云会乱码，故放到了gitee上，大家可以很方便的下载查看,l链接
统计学习 Adaboost
一只老风铃
12-24 371
【基本原理】 将多个弱分类器进行组合，组成一个强分类器； 弱分类器：通常指代单层决策树，也就是决策树最简单的模型，只有一个特征判断点，选择一维特征来进行分类 如二维坐标点中选取X=2为划分点，X>2为+1类 X<2为-1类 一个强分类器由多个弱分类器迭代训练组合而成，每一次只训练一个弱分类器，之前训练好的分类器参与下一次分类，也就是第N次迭代将训练第N个弱分类器，而前面的...
统计学习方法 第八章 AdaBoost
Akari0216的博客
03-22 581
adaboost的原理是，由于在PAC学习的框架下，一个概念的强可学习的充要条件是这个概念是弱可学习的，所以就引出一个思路，对于二分类的数据，通过串行学习弱分类器，并使用加权多数表决方法对弱分类器组合成一个强分类器。而再引申后，adaboost也是损失函数为指数函数的加法模型，使用前向分步学习算法获得。 现在直接通过代码展示其中的逻辑，该部分代码源于《机器学习实战》 import numpy as...
机器学习笔记2：AdaBoost算法原理和推导详解
zhuzuwei的博客
06-01 1万+
1. 相关概念：（1）集成算法（ensemble）或元算法（meta-algorithm): 是对其他算法进行组合的一种方式；可以是不同的算法集成，也        可以是同一算法在不同设置下的集成，还可以是数据集不同部分分配给不同分类器之后的集成。(2) 弱分类器：”弱“意味着分类器的性能比随机猜测要好，但是也不会好太多。(3) 错误率 ε： ε = 未被正确分类的样本数目 / 所有样本数目2....
集成学习方法Boosting和Bagging
KongQueenie的博客
03-28 765
集成学习 一、什么是集成学习（ensemble learning）？ 集成学习就是通过构建多个基分类器并将多个基分类器通过一个的规则结合起来共同完成学习任务的学习方法。 目前集成学习方法包含两类： 个体学习器间存在依赖关系、必须串行生成的序列化方法。（代表：Boosting） 个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。（代表：Bagging） Boosting 定义...
AdaBoost算法实例详解
热门推荐
胖胖大海的博客
05-23 2万+
AdaBoost算法其实很精炼，算法流程也好理解，但是看了算法的解释版本之后，什么前向分布算法，什么指数损失函数之后有点迷糊了。抛开这些理论性的推导不谈（其实是因为能力有限），通过例子直观的了解AdaBoost算法的计算过程。 简要叙述一下AdaBoost算法的主要过程： AdaBoost为每个数据样本分配权重，权重符合概率分布，初始权重符合均匀分布，串行训练M个模型，依据每轮训练的模型的错误率（被误分类样本的权重之和）确定当前模型在最终模型中的权重，以及更新训练样本的权重，误分类样本权重升高，分类正确
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