《统计学习方法，李航》：8、提升方法Boosting（1）

最新推荐文章于 2022-04-26 17:05:07 发布
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本文介绍了Boosting思想的基本概念，重点讲解了AdaBoost算法，包括其工作原理和如何通过减少训练误差实现学习效果提升。通过具体例子展示了AdaBoost如何在实践中应用。

1）Boosting思想和基本概念

2）AdaBoost算法

3）AdaBoost算法举例


4）AdaBoost算法的解释——前向分步算法

5）提升树算法

6）提升树算法举例




1）Boosting思想和基本概念

 

下面的概念前面都讲过：

PAC（probably approximately correct）学习框架

强可学习（strongly learnable）

弱可学习（weakly learnable）

提升算法中最具有代表性的是AdaBoost算法（adaptive boosting）：

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《统计学习方法（第2版）》李航第八章提升方法课后习题答案（使用python3编写AdaBoost算法）
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习题8.1 import numpy as np data_array = np.array([[0, 1, 3], [0, 3, 1], [1, 2, 3], [1, 1, 3], [1, 2, 3], [0, 1, 2], [
统计学习方法---AdaBoost
leemusk的博客
04-20 461
前言 什么是集成学习？ 集成学习是一种机器学习方法，在集成学习中，我们训练多个弱学习器解决同样的问题，并将它们结合起来形成强学习器，获得更好的结果。这里有一个最重要的假设为：当弱学习器被正确组合时，我们可以得到更精确或更鲁棒（即容错能力更强）的模型。 什么是弱学习和强学习？ 概率近似正确（PAC）将学习算法分为弱学习和强学习。PAC的主要思想是用一个训练误差和一个精度ϵ\epsilonϵ来控制泛化...
李航老师《统计学习方法》第八章课后习题答案
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04-28 5944
8.1、题目太长，懒得打字了 因为训练数据实例的维度比书中的例子8.1的实例的维度大，也就是特征的数目比较多，因而需要进行特征选择。我在这里根据数据集里面数据的权重进行特征选择的，如果按照原始数据进行原则，那么除了强制排除已经选择的特征，否则每次构造决策树桩，都只能选择相同的特征进行构造决策树桩，这显然是不合理的。 直接上代码： import numpy as np def choose_character_by_data_weight(X,Y,w): ''' 该方法使用数据的每次迭代的权重
统计学习方法之 adaBoost
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04-12 2624
转载：http://www.hankcs.com/ml/adaboost.html本文是《统计学习方法》第8章提升方法的笔记，整合了《机器学习实战》中的提升树Python代码，并添加了注解和PR值计算代码。《方法》重理论，但不易理解，《实战》重实践，但缺乏理论基础，特别是AdaBoost算法的解释、提升树与加法模型的关系等。两相结合，应该能获得较为全面的知识。提升方法AdaBoost算法提升方法的...
一句话简单总结李航统计学习法各算法
fourierr的博客
12-11 752
K近邻： 选取样本集合中K个距离最近的数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类 native  bayes ：利用训练数据计算类的先验概率P（Y）和特征向量对应每一类的条件概率P（X|Y），计算联合概率分布P（X，Y），再计算测试集中每一个待分类语句在每一类的分类后验概率P（Y|X），选后验概率最大的作为其分类 决策树 首先找出最有判别力的属性，把样例分成多个子集，每个子集又选择
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10-03
《统计学习方法》是机器学习领域的一本经典教材，由李航教授撰写。该书深入浅出地介绍了各种机器学习算法，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等多个方面。提供的源码实现是为了帮助读者更好地理解和...
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02-20
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在介绍这本《统计学习方法-李航》的内容之前，首先要了解统计学习的基础概念及其在现代计算机科学中的重要性。统计学习是一门研究如何通过统计方法构建计算机能够从数据中学习的模型和算法的学科。它与传统的计算机...
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01 起 在之前的文章中，我们学习了几种经典的分类算法：KNN，Naive Bayes，Decision Tree，Logistic Regression，SVM。 接下来我们学习一种方法来提升分类效果，这种方法的核心思想就是：三个臭皮匠，顶个诸葛亮。 我们先从集成方法讲起，简单介绍Bagging和Boosting，然后着重介绍提升方法(Boosting)，然后给出一种常用的提升方法Adapt ...
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经典书籍《统计学习方法》李航，第8章 提升方法(Ada Boost) -Python代码
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03-15 166
1、主要内容 　　介绍集成学习，然后讲述boosting和bagging的区别与联系，同时对adaBoost进行推导然后进行gbdt的推导，最后比较随机森林和gdbt的区别和联系。 2、集成学习 　　集成学习（ensamble learning）通过构建多个学习器来完成任务。集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，然后再用某种策略将这些个体学习器进行联系起来，个体学习器由现有...
统计学习方法---adaboost
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07-13 1280
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，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器。(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮)      算法本身是改变数据分布实现的，它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（增大被误分的样本的权值，保证下层分类器能够更充分地考虑这些被误分的样本）
统计学习方法第八章——AdaBoost
weixin_43869610的博客
04-26 318
8.2 AdaBoost算法的训练误差分析 对该不等式证明的补充说明，先证前部分。 当G(xi)≠yiG(x_i)\neq y_iG(xi​)​=yi​时，说明分类错误，yi和f(xi)y_i和f(x_i)yi​和f(xi​)其中一个大于0，其中小于0，因此yif(xi)<0y_if(x_i)<0yi​f(xi​)<0,因而exp(−yif(xi))>1exp(-y_if(x_i))>1exp(−yi​f(xi​))>1，所以前部分证明完毕。 接下来补充后半部分的证明
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weixin_35338624的博客
09-26 274
AdaBoost例子的C++实现（第140页） #include<iostream> #include<vector> #include<map> #include<limits> #include<cmath> using namespace std; vector<double> x={0,1,2,3,4,5,6,7...
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weixin_30642561的博客
06-13 177
提升方法的基本思路 在概率近似正确（probably approximately correct，PAC）学习的框架中， 一个概念（一个类），如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的； 一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，学习的正确率仅比随机猜测略好，那么就称这个概念是弱可学习的。 Schapire后来证明...
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01-14 831
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第8章提升方法 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。 基本思想：对于分类问题而言，给定一个训练样本集，求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强分类器)容易得多。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器(又称为基...
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我不爱机器学习的博客
01-06 1464
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《统计学习方法》对提升方法的基本思想进行了介绍，并详细阐述了提升方法中最著名的算法——AdaBoost（Adaptive Boosting）。作者还分析了提升方法的泛化误差界，并讨论了提升方法的理论基础和实际应用。 ### 结语 ...
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