AdaBoost 算法

最新推荐文章于 2022-04-07 10:19:42 发布
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#adaboost #集成学习 #机器学习

博客围绕机器学习展开，重点提及Adaboost和集成学习。Adaboost是集成学习中的重要方法，在机器学习领域有广泛应用，它们共同推动着机器学习技术的发展。
精选资源
基于Matlab使用BP-Adaboost算法弱分离器预测（源码+数据）.rar
06-28
1、资源内容：基于Matlab使用BP_Adaboost算法弱分离器预测（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源...
基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码.zip
03-22
在本项目中，我们关注的是使用BP（Backpropagation）神经网络与Adaboost算法结合进行公司财务预警的建模工作。这是一种常见的数据挖掘技术，用于预测企业的财务风险，及时发现潜在的财务危机。Matlab作为强大的数值...
利用AdaBoost元算法的分类器（代码笔记）
不眠旅行
11-09 853
将不用的分类器组合起来的方法称为集成方法（ensemble method）或元算法（meta-algorithm），AdaBoost就是一种集成方法。笔记实现了基于单层决策树的AdaBoost分类器。
西瓜书AdaBoost算法伪代码解读
QWxixi的博客
04-07 2187
1：初始时，概率分布为1/m，即每个样本的概率都相等。 2：进入for循环，因为设置了T个基学习器，所以循环T次 ​ 3：数据集D在概率分布DtD_tDt​的情况下，计算基分类器的预测结果 ​ 4：数据集D在概率分布DtD_tDt​的情况下，计算基分类器的错误率 ​ 5：如果该次中，基分类器的错误率大于0.5，则停止循环——原因：由公式8.11，计算基分类器的权重公式可知，误差率小于12\frac{1}{2}21​才有意义 ​ 6：计算基分类器的权重 ​ 7：更新样本分布，思想是：降低提升分类错误的样本的.
机器学习算法二——Adaboost分类算法
jane_6091的博客
05-16 225
分享链接：https://shimo.im/docs/OcOhHoOUJRwxDHd4/ 希望大家会喜欢我的分享~~
Adaboost算法
提拉米苏的博客
08-12 676
Adaboost算法
精选资源
国信证券_20160531_国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股.pdf
05-12
### 国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股 #### Adaboost算法概述 Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代式的机器学习算法，主要用于分类问题，尤其适用于处理非线性可分的数据集。该算法...
精选资源
Adaboost算法.docx
03-03
"Adaboost算法" Adaboost算法是一种迭代算法，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...
基于AdaBoost算法的情感分析研究1
08-08
《基于AdaBoost算法的情感分析研究》 随着信息技术的飞速发展，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，特别是微博，它的普及度极高，用户基数庞大，涵盖了各种话题，对人们的生活产生了深远影响。在这种...
Adaboost算法之个人理解
02-03
本文档是本人在学习Adaboost算法过程中的心得体会，是学习中的重点提取，可以帮助初学者理解。
AdaBoost算法
略略略的博客
08-11 838
由于本人也是小白一只，所以本文将基于机器学习实战或者互联网作此记录，如有侵权告知将删…… 1AdaBoost 2AdaBoost优缺点 3公式 4伪代码 5代码1、AdaBoostAdaboost算法是通过改变数据分布来实现的，他根据每次训练集之中的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，最后将每次得到的分类器最后进行融
提升方法AdaBoost算法学习笔记
hczheng的专栏
09-03 8631
提升方法AdaBoost算法学习笔记 For xgboost：为了好好学习xgboost，由于算法基础比较薄弱，曲线救国，从提升方法、提升树、GBDT一步步看起。手头有李航老师的《统计学习方法》以及周志华老师的西瓜书。对比来看，感觉李航老师的相对要好理解一些（步骤比较清晰，公式易懂，当然也有许多的不明白），周老师的西瓜书的算法介绍与公式推导更为直接（周老师喜欢用一些概率分布函数，公式抽象）
完整AdaBoost算法
啦啦啦的博客
07-21 1335
#coding=utf-8 from numpy import * #coding=utf-8 import re from numpy import * def load_data(file_name): open_file=open(file_name) read=open_file.readlines() data=re.split(pattern='!',strin
机器学习算法-Adaboost
D.W 的专栏
07-05 5977
本章内容 组合相似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题：利用AdaBoost元算法提高分类性能1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 优点 泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无需参数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法自举汇聚法(b
AdaBoost
TayTay123的博客
12-14 411
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，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。 优点：泛化错误率低，易编码，可以应用在大部分分类器上，无参数调整。 缺点：对离群点敏感。 适用数据类型：数值型和标称型数据 bagging：基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法（bootstrap aggregating），也称为bagging方法，是在从...
AdaBoost分类算法实现
LJBlog2014的专栏
09-18 1505
一.本文前半部分使用Python语言实现
[机器学习]AdaBoost学习笔记（一）：原理
玄学实验室
10-01 956
前言 八月和九月参加了阿里天池的安全算法挑战赛，用了很多的集成模型，GBDT、XGBoost等等。对于刚入门的我来说，在比赛中纯粹把这些模型当成API函数，并没有了解太多的原理。现在比赛结束了（成绩不理想），想整理一些关于和树有关的经典机器学习模型来趁热打铁，所以就从AdaBoost开始整理了。 这里是LeeTioN的博客 背景知识 集成学习 在谈及AdaBoost之前，我们来看...
adaboost算法
最新发布
01-19
### Adaboost算法原理 Adaboost是一种迭代型的集成学习方法，旨在通过组合多个弱分类器形成强分类器。该过程始于赋予训练数据集中每个样本相同的权重。随着每一轮迭代，错误分类样本的权重会增加，使得后续的弱分类器更加关注这些难分样本[^1]。 具体来说，在每次迭代过程中： - 训练一个新的弱分类器，并计算其误差率。 - 基于误差率更新此分类器的重要性（即系数），低误差意味着高重要性。 - 调整训练集内各个样例的权值分布：被当前模型误判的例子会被给予更高的重视程度；反之，则降低它们的影响力度。 - 将新得到的弱分类器加入到最终预测函数之中，直到达到预定的最大轮数或满足其他停止条件为止。 ```python from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification # 创建虚拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=7) # 初始化并训练AdaBoost分类器 clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1.0, algorithm='SAMME') clf.fit(X, y) ``` ### 应用案例分析 作为一种高效且易于实现的技术方案，Adaboost已被成功应用于众多领域内的模式识别任务当中，比如图像处理、自然语言处理等。由于它能够有效提高基础估计量的表现力而不显著增加计算成本，因此非常适合用来构建初始解决方案框架。不过值得注意的是，当面对含有大量噪音或是极端值的数据环境时，应当谨慎选用本方法，因为这可能导致性能下降甚至发散现象的发生[^4]。
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