提升算法-boosting algorithm

最新推荐文章于 2023-05-25 20:50:50 发布
原创 最新推荐文章于 2023-05-25 20:50:50 发布 · 878 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#Machine Learning #Machine Learning

本文深入解析了Boosting算法，一种转换弱分类器为强分类器的机器学习技术。重点介绍了AdaBoost算法，探讨了如何调整训练样本权重以优化分类效果，以及如何采用加权多数表决策略组合弱分类器。

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

WIKI

Boosting is a machine learning ensemble meta-algorithm for primarily reducing bias, and also variance[1] in supervised learning, and a family of machine learning algorithms that convert weak learners to strong ones.

  • 在分类问题中，通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器线性组合，提高分类的性能。

提升方法AdaBoost算法

  • 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布？：提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权值，而降低那些被正确分类样本的权值。这样一来，那些没有得到正确分类的数据，由于其权值的加大而受到后一轮的弱分类器的更大关注。于是，分类问题被一系列的弱分类问题“分而治之”。

  • 如何将弱分类器组合成一个强分类器？：加权多数表决的方法。

AdaBoost算法

 

 

 

AI学习指南机器学习篇-梯度提升树（Gradient Boosting Trees）简介
俞兆鹏的博客
07-01 1103
梯度提升树作为一种强大的集成学习算法，在机器学习应用中展现出了广泛的应用前景。它不仅在分类任务中表现优异，在回归任务中同样展现了出色的性能。通过本文的介绍和示例分析，相信读者可以更好地理解梯度提升树的基本概念和应用特点，从而在实际应用中更好地运用这一算法模型。
《Boosting Data-Driven Evolutionary Algorithm With Localized Data Generation》笔记
Sussurro的博客
04-13 797
数据驱动的进化算法可以有助于解决昂贵和计算密集的问题。然而仍然存在两个难点问题：首先许多现有的构建单一临时代理模型的方法适用于一些特殊问题，但可能不适用于其他问题；其次如果没有足够的可用数据来构建精确的代理模型，DDEA的优化精度会下降。为此本文提出了一种具有两个有效组件的新型DDEA算法。首先提出了一种用于自我感知模型管理的提升策略，该策略可以迭代地构建和集成代理，以针对不同问题获得合适的代理模型。其次提出了一种局部数据生成方法，通过数据位置逼近适应度来生成合成数据，以缓解数据短缺问题，增加数据量。
机器学习提升算法之Adaboost、GB、GBDT与XGBoost算法
热门推荐
一路前行
09-09 1万+
一、Gradient boosting(GB) 梯度提升    提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型（如决策树），并加权累加到总模型中。如果每一步的弱预测模型生成都是一句损失函数 的梯度方向，则称之为梯度提升（Gradient boosting）。梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可行的若函数集合（基函数）；提升算法通过迭代的选择一个负梯
机器学习笔记| Boosting Algorithm
weixin_34387284的博客
03-09 344
Boosting Algorithm不需要绞尽脑汁去想很复杂的 Rules，只需要一些简单的 Rules，这就是 Ensemble 的基本主张，先找到简单的规则，每一条都有意义，但是单独应用都无法给出最佳答案，然后将这些规则结合起来成为一个 Complex Rule，最后可以找到足够好的答案。比如：Spam Email 是一个分类问题，除了用 Decision Tree，KNN，NN，还可以用 B...
机器学习（5）：提升算法（boosting algorithm）
zuzhiang的博客
11-17 1689
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到优快云上来，欢迎大家关注我的 个人博客，以及我的github。 本文将讲解有关提升算法的知识，主要包括提升算法的基本思想，以及几个具体的提升算法——AdaBoost算法、梯度提升决策树。以及梯度提升、加法模型和前向分步算法等内容。在本文中会先给出每个算法的思想和算法流程，最后再对其中用到的某些定义做总结。 本文主要是依据李航老师的《统计学习方法》...
Boosting算法
浪漫的诗人博客
05-25 2567
它首先使用一个基本分类器（如决策树、支持向量机等）对样本进行分类，然后根据分类结果对错分样本的权重进行调整，使错分样本的权重增加，而正确分类样本的权重减少。使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的羽学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训练弱学习器2.，如此重复进行，直到弱学习器数达到事先指定的数目T，最终将这T个弱学习器通过集合策略进行整合，得到最终的强学习器。通过每一轮训练样本的动态权重，可以让训练的焦点集中到难分类的样本上。
集成算法-Boosting算法案例及推理过程
weixin_43999733的博客
06-18 2713
集成学习（Ensamble Learning）通过训练多个若学习器，然后将其按某种策略组合起来，从而达到最好的学习性能，提高算法的泛华能力。 目前集成学习有3个框架：bagging ,boosting,stacking; Boosting作用于相同的测试集，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，提高分类性能。 Boosting提升算法的思路 提...
Co2-emissions-prediction-using-gradient-boosting-ensemble-algorithm:基于车辆的11个参数，可以预测CO2排放量，即test_size = 12.5％和train_size = 87.5％，使用的算法是梯度提升。 在本练习中，我还对一个参数使用了一个热编码，以将其合并到火车中
04-22
使用梯度提升集成算法进行CO2排放量预测 基于车辆的11个参数，可以预测CO2排放量，即test_size = 12.5％和train_size = 87.5％，使用的算法是梯度提升。 在本练习中，我还对参数之一使用了一个热编码，以将其合并到...
Experiment With a New Boosting Algorithm.pdf
09-14
Experiment With a New Boosting Algorithm 本文总结了AdaBoost算法在机器学习领域的应用和实验结果。AdaBoost是一种boosting算法，可以将弱学习器转化为强学习器，以提高学习器的性能。实验结果表明，AdaBoost算法...
Boosting算法简介
07-27
Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记 Boosting算法简介笔记
提升方法boosting
公众号：瑞行AI
10-10 933
本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。
提升算法介绍
johnny_love_1968的博客
05-07 1960
提升算法 一.什么是提升 1. 偏差和方差 我们给定一个数据D,自变量x对应的真实值为y(x)，根据模型预测值的结果为为 hθ(x,D)h_{\theta}(x,D)hθ​(x,D) 我们使用平方误差作为目标函数，则目标函数就是：ED[y(x)−hθ(x,D)]2E_{D}[y(x) - h_{\theta}(x,D)]^2ED​[y(x)−hθ​(x,D)]2 我们把上一个式子进行拆解，就得到了方差和偏差。 那么这两者有和区别呢？ **偏差：**描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大
提升算法
zrh_优快云的博客
07-05 1301
提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法。在分类学习中，提升方法通过反复修改训练数据的权值分布，构建一系列基本分类器（弱分类器），并将这些基本分类器线性组合，构成一个强分类器。...
A new boosting algorithm for improved time-series forecasting with recurrent neural networks
GerHard 的博客
10-07 494
boosting RNN
提升算法(1)
weixin_30951231的博客
12-23 203
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，提升法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到一系列弱分类器，然后组合弱分类器构成强分类器。大多数提升法都是改变训练数据的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器。 关于AdaBoost的做法是，1、提高前一轮弱分类器错误分类样本的权值，降低正...
机器学习—提升算法
赵亮的优快云博客
11-08 950
文章目录Adaboost分类算法Adaboost回归算法前向分布算法 本文将记录《统计学习方法》中有关提升学习Adaboost的内容。 Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1，根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重，使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高，使得这些误差率高的点在后面的弱学习器2中得到更多的重视。然后基于调整权重后的训练集来训...
提升算法--Adaboost
qq_39691463的博客
07-22 550
一：提升算法 历史凯尔斯和瓦里安特首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念，指出在PAC学习框架下，一个概念如果存在一个多 项式的学习算法去学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念为强可学习的，反之，若正确率仅比猜测的概率高一点， 那么就成这个概念是弱可学习的，在后面的发展过程中，Schapire证明了强可学习和弱可学习是等价的，在pac的学习 框架下，一个概念是强可学习的充要条件是这个概念是弱可学习的。提升方法就是从弱学习算法出发，反复学习，得到 一系列的弱分类器（仅对于分类问题而言），然后组合这些弱分
提升算法-GBDT/XGboost/Adaboost
weixin_42567027的博客
07-24 302
提升 提升是一个机器学习技术，可以用于回归和分类问题，它每一步产生一个弱预测模型(如决策树)，并加权累加到总模型中，如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向，则称之为梯度提升。 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数，它的定义域是所有可信的弱函数集合(基函数)；提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部最小值。 提升算法 给定输入向量x和输出变量y组成若干训练样本(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_
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