adaboost公式推导

最新推荐文章于 2025-07-01 18:34:01 发布
最新推荐文章于 2025-07-01 18:34:01 发布
阅读量591 收藏 1
点赞数
分类专栏： 机器学习
博客聚焦于Adaboost公式推导，在信息技术领域，Adaboost是重要算法，其公式推导对理解和应用该算法有重要意义，能助力相关技术的研究与实践。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Adaboost 算法的公式推导与讲解
weixin_43929239的博客
08-07 1932
目录 前言 一、Adaboost 算法 1.1Adaboost步骤 1.2公式推导与分析 步骤1. 首先，初始化训练数据的权值分布。 步骤2.开始迭代 d. 更新训练数据集的权值分布 步骤3. 组合各个弱分类器，得到最终分类器。​ 1.3误差界 二、加法模型与向前分步算法 2.1 加法模型 前言 渣学硕一枚，对Adaboost 算法的公式的每一步进行推导与讲解。如果有错误的地方还请各位同学指正。本文推导步骤主要来源于（https://blog...
集成学习（三）：adaboost算法推导
submarineas的博客
01-13 890
adaboost(Adaptive Boosting) AdaBoost的中文叫做自适应增强，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。它的自适应在于：前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次被用来训练下一个基本分类器。adaboost算法是模型为加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分布算法时的二类分类学习方法。具体算法如下： D1=(w...
Adaboost 算法的原理与推导
weixin_33854644的博客
05-18 109
转自http://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/40718799   Adaboost 算法的原理与推导   0 引言     一直想写Adaboost来着，但迟迟未能动笔。其算法思想虽然简单：听取多人意见，最后综合决策，但一般书上对其算法的流程描述实在是过于晦涩。昨日11月1日下午，在我组织的机器学习班 第8次课上Z讲师讲决策树与Adab...
一文搞懂AdaBoost算法：从原理到实战
最新发布
qiutesting的博客
07-01 890
AdaBoost作为一种经典的集成学习算法，通过组合多个弱分类器和自适应调整样本权重，能够构建出强大的预测模型。​​自适应学习​​：自动关注难样本，不断改进模型​​灵活兼容​​：可与多种基分类器结合使用​​高准确率​​：在许多任务上优于单一模型希望这篇文章能帮助你全面理解AdaBoost算法！
Adaboost公式推导
qq_36329233的博客
08-31 511
前向分步算法到AdaBoost 前向分步算法与AdaBoost有什么关系呢？除了都属于Boosting的模型，其实AdaBoost是当前向分步算法损失函数为指数损失时的特例。这篇就写一下推导的过程。 前向分步算法 Forward Stagewise Additive Modeling 初始化f0(x)=0” role=”presentati...
AdaBoost公式简单版本的推导
暗焰之珩的博客
04-06 621
读书随处净土，闭门即是深山。假期夜时，突然想到了《小窗幽记》这句话，补上这一篇很久之前就应该记录的笔记。 背景 集成学习 在机器学习的有监督学习算法中，我们的目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型，但实际情况往往不这么理想，有时我们只能得到多个有偏好的模型（弱监督模型，在某些方面表现的比较好）。集成学习就是组合这里的多个弱监督模型以期得到一个更好更全面的强监督模型，集成学习潜在的...
adaboost算法
热门推荐
林多
06-03 1万+
基本概念Adaboost算法，将多个弱分类器，组合成强分类器。 AdaBoost，是英文”Adaptive Boosting“（自适应增强）的缩写，由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出。 它的自适应在于：前一个弱分类器分错的样本的权值（样本对应的权值）会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体（样本总体）训练新的弱分类器
集成学习之Adaboost 算法及相关参数公式推导
YY_Tina的博客
09-26 540
集成学习 什么是集成学习？ 集成学习就是将多个学习器通过各类方法集成起来，从而获得更好的学习效果的一种学习方式。 一般来说，集成学习分为两种 同质集成     该集成中仅仅包含同种类型的学习器 异质继承     该集成中包含不同类型的学习器 现在一般都使用同质集成的方式，常用的方法又可以分为两类 序列化方法     个体学习器之间存在强依赖关系，必须串行生成，代表算法有Boosti
AdaBoost集成学习算法理论解读以及公式为什么这么设计?
weixin_50917576的博客
07-09 1501
下面以二分类任务(标签不是为-1，就是为+1)为例介绍该算法的具体过程。值得注意的是，下面的公式推导是以二分类任务下得出来，所以公式(比如样本权重更新公式)才会显得比较整洁，但如果换成其他任务，如多分类，那么公式会复杂很多。AdaBoost集成学习算法基本上遵从Boosting集成学习思想，通过。，然后通过加权投票等方式将这些弱学习器集成起来得到性能较优的集成模型。倍，以便在后续弱学习器构造过程得到应有的重视。的权重取值应与其分类性能相关，对于分类错误率。为归一化因子，保证更新后权重向量为概率分布；
Gradient Boosting 和 AdaBoost 的推导
Alex的博客
06-08 677
最近看到集成学习的部分，觉得推导有点难，稍微写一写，主要参考李宏毅老师的深度学习2019课程和周志华老师的《机器学习》，这里只关注Gradient Boosting 和 AdaBoost 的推导，理清一下思路。 Gradient Boosting 本身不是一个固定的算法，非常抽象，叫这个名字的原因个人觉得只是用了梯度下降的思想去解释提升这件事情，我们一步一步将整个框架搭建起来。首先，集成学习需要训...
AdaBoost公式推导及流程
吟游诗人——吟唱生命的不朽
01-27 250
本文参考众多资料，在此不进行罗列。 下图为AdaBoost的公式推导 下图为分类器权重α的推导公式
集成学习（三）—— Adaboost的理念和推导
01-20
Adaboost的理念与推导 说明 adaboost也是集成学习的一种，也是很多模型一起做决策，最终投票决定，下面会介绍一下adaboost的理念、流程以及简要推导。 理念 1.错题应该被多做 bagging中的抽样是随机的，但更boosting的策略是使那些被分错类的数据以更高的概率出现，简单来说，在平时练习的过程中应该多做错题，这样真正考试的时候才更有把握。 2.强者拥有更多的话语权 我们有很多的分类器，有的分类器厉害一点，正确率高。那么相应的在最终投票的时候，不应该是简单的一人一票，而是强的分类器拥有更多的票数。换句话说，好的分类器的权重应该更大。 3.强者做错的题更加重要 同样是错题，
Adaboost公式推导补充
zhisuihen6347的博客
09-06 387
AdaBoost和前向分步算法 AdaBoost可以理解为一个前向分步算法，前向分步算法是一个加法模型，其表达式为： f(x)=∑t=1Tαtht(x) f(x)=\sum_{t=1}^T \alpha_th_t(x) f(x)=t=1∑T​αt​ht​(x) 对应于上面公式推导的弱分类器的输出。 在AdaBoost中的前向分步算法的损失函数为指数损失函数： L(y,f(x))=exp[−yf(...
adaboost算法公式推导
qq_38376616的博客
08-09 286
AdaBoost采用前向分步算法，将前面的基函数累加得到下一个基函数，最终的函数为前面几步的所有基函数的累加。 M为所定义模型的总个数，m为第几个模型，第m个模型可以看出是前m-1个模型与当前模型的和： ...
AdaBoost 公式推导
李威威的博客
10-28 2577
最近看到 EM 算法，其中的证明有用到琴生不等式，在这里做一个笔记。 在刚开始学习凸函数和凹函数的时候，我们会被凸函数和凹函数的命名所困扰，命名看起来是凹的，一些教材上却偏偏说它是凸函数。其实这个只是一个定义，它叫什么，并不影响函数本身的性质。就像我在 B 站上看到有些人戏称三国时期的武将赵云为“云妹”，你叫他“云姐”“云妈”都不会改变赵云纯爷们的形象。因此大可不必为凸函数凹函数的命名所纠结，应该...
Adaboost的推导
MaxStep的博客
01-26 317
Adaboost的推导加法模型指数损失函数Adaboost算法流程算法推导参考文献 加法模型 H(x)=∑t=1Tαtht(x)构造强分类器为弱分类器的线性组合 H(x) = \sum_{t=1}^{T}{\alpha_th_t(x)} \\ 构造强分类器为弱分类器的线性组合 H(x)=t=1∑T​αt​ht​(x)构造强分类器为弱分类器的线性组合 指数损失函数 ∑i=1NL(yi,H(xi))=...
AdaBoost基本原理与详细公式推导
codelady_g的博客
01-19 3819
目录Boosting简介AdaBoost1. 基本思路2. 算法过程3. 算法解释3.1 加法模型3.2 指数损失函数3.3 前向分步算法3.4 推导证明3.4.1 优化Gm(x)G_m(x)Gm​(x)3.4.2 优化 αm\alpha_mαm​ 机器学习中有一类集成学习算法，它基于一组弱学习器进行组合提升，得到具有优越性能的强学习器。集成学习策略主要有boosting和bagging两大类。本文要介绍的AdaBoost就是boosting的重要代表。 Boosting简介 Boosting基本思想：通过
比较详细易懂的AdaBoost公式推导 http://blog.youkuaiyun.com/Best_Coder/article/details/42127033
lyzmyy的博客
05-12 2004
转自：http://blog.youkuaiyun.com/Best_Coder/article/details/42127033 之前一直对这个算法搞不懂，看到这个博主写的一篇博文，感觉挺好的，就转过来了，再次感谢博主  介绍adaboost算法之前，首先介绍一下学习算法的强弱，这个是PAC定义的：弱学习算法---识别错误率小于1/2(即准确率仅比随机猜测略高的学习算法)，强学习算法--
AdaBoost数学公式
01-17
### AdaBoost算法的数学公式及其推导 #### 加法模型表示 AdaBoost可以被看作是一个加法模型，该模型通过迭代的方式构建一系列弱分类器并将它们组合成强分类器。具体来说，最终得到的强分类器表达式如下： \[f(x) = \sum_{i=1}^{m}\beta_ib(x;\gamma_i)\] 这里\(b(x;\gamma_i)\)代表基学习器（即弱分类器），\(\gamma_i\)是其对应的参数集，而\(\beta_i\)则是分配给每个基学习器的重要性权重[^3]。 #### 弱分类器线性组合 对于二类分类问题，AdaBoost采用了一种特殊的加权投票机制来决定最终预测结果: \[H(x)=sign\left (\sum_{t=1}^{T}\alpha_th_t(x) \right )\] 其中,\(h_t(x)\)表示第\(t\)轮训练产生的弱分类器；\(\alpha_t\)则反映了相应弱分类器在整个集成中的影响力大小。值得注意的是，在每一轮迭代过程中，新的弱分类器会更侧重于那些之前被误判的数据样本，以此提高整体性能[^4]。 #### 权重更新规则 为了使后续加入的弱分类器能够更好地修正之前的错误，需要调整训练集中各个实例的相对重要程度。设当前轮次为\(m\)，那么下一个轮次中某个特定样本\(x_i\)的新权重可由下述公式计算得出： \[D_{m+1}(i)=\frac{D_m(i)e^{-y_if(x_i)}}{\sum_j D_m(j)e^{-y_jf(x_j)}}\] 当样本被正确分类时（即\(y_if(x_i)>0\)），指数项将小于1从而降低该样本在未来几轮内的影响；反之如果发生误分，则会使该项增大进而增加这些难处理案例的关注度[^5]。 ```python import numpy as np def update_weights(D, y_true, y_pred): """根据本轮分类情况更新样本权重""" # 计算exp(-yi*fi(xi)) exp_term = np.exp(-y_true * y_pred) # 归一化因子Z Z = sum([d * e for d,e in zip(D, exp_term)]) # 更新后的权重分布 new_D = [(d*e)/Z for d,e in zip(D, exp_term)] return new_D ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值