【机器学习算法模型】分类算法——AdaBoost

最新推荐文章于 2022-04-25 16:19:52 发布
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#机器学习 #算法

本文主要介绍了AdaBoost分类算法的基本原理及其应用。通过《统计学习方法》和《机器学习》两本书的学习，深入探讨了AdaBoost算法的工作机制，并讨论了其在实际场景中的应用。

【机器学习算法模型】分类算法——AdaBoost

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参考材料:
1.《统计学习方法》——李航
2.《机器学习》——周志华

机器学习实战16-关于自适应增强AdaBoost模型的实际应用，AdaBoost模型模型结构介绍
微学AI的博客
04-01 1719
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下机器学习实战16-关于自适应增强AdaBoost模型的实际应用，AdaBoost模型模型结构介绍。AdaBoost是一种迭代式集成学习算法，其全称为“Adaptive Boosting”，即自适应增强。该模型通过结合多个弱分类器来构建一个强分类器，以提高预测性能和模型准确性。在每一轮迭代中，AdaBoost会根据前一轮各个弱学习器的错误率分配不同的权重给样本，对难以正确分类的样本给予更高的关注，然后训练新的弱分类器。
机器学习知识图谱——Adaboost（自适应提升算法）
moton2017的博客
05-30 1170
Adaboost 是一种集成学习方法，属于 Boosting 框架，通过组合多个弱分类器形成一个强分类器，提高模型精度。 核心思想：每一轮训练都“关注”前一轮分错的样本，并动态调整样本权重。
AdaBoost算法模型
gulie8的博客
07-17 397
AdaBoost模型和GBDT模型则是Boosting算法的典型代表。 AdaBoost算法的核心思想: AdaBoost算法（Adaptive Boosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。不断重复调整权重和训练弱学习器，直到误分类
机器学习-分类器-Adaboost
Azuresmh的博客
10-02 686
前面的文章已经介绍了五种不同的分类器，它们各有优缺点。我们可以很自然地将不同的分类器组合起来，而这种组合结果则被成为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithm)。使用集成方法时会有多种形式：可以是不同算法的集成，也可以是同一种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。 1 Bagging 自举汇聚法（bootstrap aggregating），也称为bagging方法。Bagging对训练数据采用自举采样（boostrap sam.
机器学习基础算法2 - 机器学习算法概述及分类算法
cmaster1219的博客
05-21 539
机器学习算法分类 **监督学习**：输入数据有特征也有标签值 分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归：线性回归、岭回归 标注：隐马尔可夫模型 **无监督学习**：输入数据有特征但无标签值 聚类：k-means 机器学习开发流程 （1）收集原始数据，明确需解决问题 （2）数据的基本处理（缺失值、合并等） （3）特征工程 （4）找到合适的算法建立模型 （5）模型的评估，判断效果 （6）若效果不好，继续重复(3)、(4)、(5)步 机器学习数据集 训练集：用于训.
用于二分类的机器学习模型评价
weixin_45534297的博客
03-24 333
0 1 0 预测negative正确 TN 预测positive错误 FP 1 预测negative错误 FN 预测positive正确 TP 其中行代表真实值，列代表预测值 举个列子，在下面表格中0代表健康人，1代表患有癌症的人。 预测\真实 0 1 0 9978 12 1 2 8 这里面就可以看出有12个人没有患癌症，但是我们算法却错误的预测了他患了癌症。 精准率 precision=TPTP+FPprecision = \tfrac{TP}{T...
MATLAB Adaboost算法实现数据分类与预测——适用于新手小白的高效集成模型
05-14
文中强调了Adaboost作为一种集成学习算法的优势，即通过组合多个弱分类器形成一个强分类器，从而提高分类准确性与稳定性。具体实现过程中，使用了MATLAB内置的fitensemble函数进行分类器训练，并提供了清晰的中文...
MATLAB Adaboost算法实现数据分类预测——高效集成模型，适用于新手小白 · 数据分类
最新发布
07-30
主要内容涵盖Adaboost作为一种集成学习算法的基本概念，通过组合多个弱分类器形成强分类器的优势。文中具体讲解了运行环境配置（MATLAB 2018b及以上），数据准备阶段涉及的数据格式转换（Excel）和预处理步骤，以及...
机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST - 微笑sun - 博客园1
08-03
【机器学习算法总结(四)——GBDT与XGBOOST】 GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和XGBOOST是两种基于提升（Boosting）框架的机器学习算法，它们广泛应用于分类和回归任务中，尤其在处理高维数据和复杂关系时...
Python机器学习机器学习十大算法英文文档AdaBoost
04-15
根据标题、描述和部分链接内容，我们可以得知，文档涉及的主题是Python机器学习中的一个特定算法——AdaBoost。从标签中可以看出，这份文档可能是一份模板或素材，旨在展示如何在Python中实现AdaBoost算法。由于文件...
正交迭代求位姿
11-03
代码是关于正交迭代算法求位姿的，可以运行成功，是不错的求位姿方法~
【项目实战】Python实现AdaBoost分类模型(AdaBoostClassifier算法)项目实战
张陈亚的博客
11-14 1万+
说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+代码讲解），如需数据+代码+文档+代码讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 AdaBoost是最优秀的Boosting算法之一, 有着坚实的理论基础, 在实践中得到了很好的推广和应用。算法能够将比随机猜测略好的弱分类器提升为分类精度高的强分类器, 为学习算法的设计提供了新的思想和新的方法。AdaBoost算法的特点是对不同的样本赋予不同的权重。Ada，就是adaptive，翻译过来也就是自适应。AdaBoost是给不...
AdaBoost模型及案例（Python）
qq_42433311的博客
04-25 7211
1 Adaboost算法核心思想 AdaBoost算法（Adaptive Boosting）是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方式按顺序训练弱学习器。 针对分类问题，AdaBoost算法根据前一次的分类效果调整数据的权重，在上一个弱学习器中分类错误的样本的权重会在下一个弱学习器中增加，分类正确的样本的权重则相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。不断重复调整权重和训练弱学习器，直到误分类数低于预设值或迭代次数达到指定最大值，最终得到一个强学习器。 简单来说，
集成学习——Adaboost分类
喜欢打酱油的老鸟
04-02 2163
https://www.toutiao.com/a6674839167580504587/ 上一期分享了集成学习之Bagging分类的方法，这一期分享它的另外一种方法，Adaboost分类方。 Adaboost分类方法和Bagging分类类似，不同之处在于，Adaboost每次用自助法抽样来构建树时，都根据前一棵树的结果对于误判的观测值增加抽样权重，使得下一棵树能够对误判的观测值有更多的...
机器学习—分类模型
如风飘荡的男子的博客
09-25 1万+
第二章 分类模型 给定训练数据 分类任务学习一个输入x到输出y的映射f： //最大后验估计 其中，y为离散值，其值范围为标签空间： 当C=2时，为两类分类问题 贝叶斯公式        先验概率                             p(y=c)//根据以往的经验和分析得到的概率                             类条件概率          ...
AdaBoost 算法基础（二分类）
mechleechan的博客
02-24 3480
所属知识点：Machine Learning：Boosting 归纳和总结机器学习技术的库：ViolinLee/ML_notes。该库主要内容是我的机器学习笔记，同时挑选和收集各类与机器学习技术相关的高质量资源，欢迎大家关注和Star！会一直更新下去。微信公众号：“RoboticsCV”（微信号：ModernRobotics）。公众号专注机器人学，关注机器学习、计算机视觉等前沿技术在机器人领域中的...
AdaBoost--从原理到实现
热门推荐
DarkScope从这里开始
11-03 18万+
一.引入   对于Adaboost，可以说是久闻大名，据说在Deep Learning出来之前，SVM和Adaboost是效果最好的 两个算法，而Adaboost是提升树(boosting tree)，所谓“提升树”就是把“弱学习算法” 二.原理 三.实现
机器学习之「二分类算法」-----银行营销案例分析
weixin_44696674的博客
03-06 1万+
背景 数据共41188条，选自UCI机器学习库中的「银行营销数据集(Bank Marketing Data Set)」，这些数据与葡萄牙银行机构的营销活动相关。这些营销活动以电话为基础，一般，银行的客服人员需要联系客户至少一次，以此确认客户是否将认购该银行的产品（定期存款）。 通过与葡萄牙银行机构的直销活动（电话）有关的一些数据，预测客户是否会订阅定期存款（变量Y）。这对于实际生产有着巨大作用，可...
简单机器学习流程，AdaBoost和Bagging二分类，预测是否存款
xiaocxyczh的博客
12-23 581
数据来源：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Bank+Marketing 开发工具：Jupyter notebook 语言版本：python 3.6 1.查看数据情况 (1)数据 import numpy as np import pandas as pd %matplotlib inline from matplotlib import p...
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