集成学习-Adaboost

最新推荐文章于 2024-05-06 20:43:23 发布
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分类专栏： 机器学习 集成学习 文章标签： 集成学习 Adaboost
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Adaboost算法，作为集成学习中的经典算法，通过反复学习，将多个弱分类器组合成强分类器。它通过调整样本权重，使后续分类器关注于难识别的样本，并采用加权多数表决方式组合弱分类器。

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Adaboost是集成学习中经典的算法之一。Adaboost算法，英文全称为：Adaptive Boosting，即自适应增强，是一种典型的Boosting算法。

对于集成学习，对于给定的数据集，学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器容易的多，boosting就是从弱学习器出发，反复学习，得到多个弱分类器，最后将这些弱分类器组合成强分类器。

Adaboost算法主要的工作是以下两点。

1. 提高那些被前一轮弱分类器错误分类的样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值.，这样下个分类器就能专注于那些不好识别的样本，针对性的建立分类器。

2. 对于若分类器的组合，Adaboost采取加权多数表决的方式，即加大分类错误率较小的弱分类器的权值，使其在表决中起较大作用，减小分类错误率较高的弱分类器的权值，使其在表决中起较小作用。

算法流程如下所示：

 

集成学习之AdaBoost算法
qq_38375203的博客
05-16 1202
前言 写完GBDT就一直想要写一下有关集成学习的内容，也是给自己一个刨根问底的机会，那么就从这篇文章开刀吧，这一章节公式几乎没有，也不会过多的去解读公式的含义，只需要让大家能够理解集成学习的东西。能够将这种算法融入到自己的心中去，还是说希望大家也不要太深究这些公式，有些时候，这些公式只是给算法一个更为合理的解释，理解这个算法背后的原理和应用其实对大部分朋友来说更尤为重要，当然了有能力的朋友看懂公式也是超重要的。 一、Adaboost原理 集成算法是很强大的，就比如很火的xgboost，lightgbm
集成学习之AdaBoost
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08-03 201
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集成学习—Adaboost（理解与应用）
weixin_44750583的博客
09-13 1563
在上一篇集成学习—Adaboost（论文研读）中已经将Adaboost的原始论文精读了一遍，这篇博客主要是对Adaboost算法进行更深入的理解和讨论，以及关于它的基于Python的代码的应用。 模型回顾 Adaboost算法，全称为the adaptive boosting algorithm，在原始的论文中，Freund和Schapire将二分类{0,1}\{0,1\}{0,1}问题的Adab...
集成学习——Bootstrap Bagging AdaBoost算法
守望者的博客
07-22 3187
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集成学习——Adaboost
红叶谷 wsp_1138886114的博客
07-16 791
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集成学习相关代码，包含python和R代码两种 初学者可以看一下
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