转载---Adaboost学习记录

最新推荐文章于 2022-01-15 22:00:00 发布
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#Adaboost算法 #MATLAB实现 #算法分析

本文深入解析Adaboost算法的原理与应用，通过实例与代码详细阐述Adaboost算法的推导过程，适合初学者及进阶者阅读。

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基于机器学习和深度学习的新能源功率预测研究综述--学术论文模式--个人梳理
干吧滴！
12-13 5218
本文是博主根据前人的研究成果总结的机器学习和深度学习等理论方法在新能源功率预测领域的相关研究内容要点，按照学术科技论文写作的模式进行的呈现，包括文章引用等也都做了详细的批注，花了很多时间和心血，一方面是对自己学习成果的一些总结，另一方面也希望对大家有用（尽量不要直接copy哦，转载请标注，如有不当请评论或私信指出哦可再生能源的间歇性给新型电力系统的运行带来了巨大挑战，准确地预测新能源出力对于电网的安全可靠运行尤为重要。
【传统机器学习算法—笔记】-线性回归
qq_37992321的博客
04-10 1670
版权声明：如果对大家有帮助，大家可以自行转载的。原文链接： 监督学习分为： 回归——预测出的标签连续（房价、股票预测）； 分类——预测出的标签离散。 线性回归 是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值和真实值之间的误差最小化。 线性回归的符号约定 m代表训练集中样本的数量 n代表特征的数量 x代表特征/输入变量 y代表目标变量/输出变量 (x,y)达标训练集中的样本 x和y的关系 h(x) = w0+w1x1+…+wnxn 可以设x0
机器学习实战--笔记7(Adaboost)
呼呼的博客
03-08 1174
1：简单概念描述        Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法，这里的弱和强学习算法，指的当然都是分类器，首先我们需要简单介绍几个概念。 1：弱学习器：在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器，比如之前介绍的KNN、决策树、Na...
模式识别笔记4-集成学习之AdaBoost
weixin_30457065的博客
05-28 99
目前集成学习(Ensemble Learning) 分为两类： 个体学习器间存在强依赖关系、必须串行化生成的序列化方法：Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法：Bagging 和 随机森林 这里先来讲下代表Boosting家族的AdaBoost。 Boosting 是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法。 算法机制： 从初始训练集训练一个基学习器(Base ...
AdaBoost Bagging 随机森林-学习笔记
weixin_33782386的博客
03-20 177
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
机器学习实战笔记-7-AdaBoost元算法
FQ1149816888的博客
08-30 202
AdaBoost(Adaptive boosting)元算法 元算法：将不同分类器组合起来的结果，也叫集成方法。 AdaBoost优点：泛化错误率，易编码，可应用在大部分分类器，无参数调整；缺点：对离群点敏感；适用于：数值型和标称型。 自举汇聚法(Bootstrap aggregating, bagging方法)：从原始数据集中随机选择1个样本，然后随机选择另一个样本替换这个样本。对原...
Python3《机器学习实战》学习笔记（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost
热门推荐
Jack-Cui
10-12 2万+
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。
6.集成算法boosting----AdaBoost算法
aizhua3368的博客
07-06 386
1.提升算法 　　提升算法实为将一系列单一算法（如决策树，SVM等）单一算法组合在一起使得模型的准确率更高。这里先介绍两种Bagging(代表算法随机森林），Boosting（代表算法AdaBoost-即本篇核心） 　　Bagging思想：以随机森林为例 　　　　假设样本集的总样本量为100个，每个样本有10个特征（也就是维度是10）；随机取样的比例一般为（60%-80%） 　　...
机器学习实战5-AdaBoost
weixin_30832405的博客
05-23 118
1. 前戏 集成学习，通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，主要分以下两个种类： 个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法。代表为boosting，如adaboost。 个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法。代表为bagging和随机森林（RF）。 2. adaboost解释 本质上就是三个臭皮匠顶个诸葛亮，将有限个弱分类器组合成为一个强分类器，...
[机器学习]-Adaboost提升算法从原理到实践
weixin_30883777的博客
10-24 87
转发 from http://www.cnblogs.com/NextNight/p/6227526.html 1.基本思想： 综合某些专家的判断，往往要比一个专家单独的判断要好。在”强可学习”和”弱可学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法。如何地这些弱算法进行提升是关键！AdaBoost算法是其中...
【AdaBoost学习笔记】
weixin_43417351的博客
01-15 270
算法描述 1.上文随机森林中介绍了Bootstraping(构造多个子数据集，每个数据集不一样)，本篇AdaBoost则是使用同一个数据集(每个数据有权重)通过串行训练多个弱分类器。在训练过程中，当前弱分类器中数据的权重会根据上一个弱分类器的错误率进行调节，最终集合所有弱分类器的结果进行表决，得到一个强分类的结果。[2]中提供一个更生动的描述，推荐阅读。 知识储备 举个栗子 1.先用伪代码讲解： 初始化D /第一个循环定义构建多少个弱分类器，若当前分类器错误率为零则不再构建其他分类器/ for 弱分类器:
机器学习实战之AdaBoost元算法（二）AdaBoost算法
weixin_45814668的博客
09-13 790
转载请注明作者和出处：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45814668 知乎：https://www.zhihu.com/people/qiongjian0427 Git：https://github.com/qiongjian/Machine-learning/ 运行环境：anaconda—jupyter notebook Python版本： Python3.x 更多精彩内容，尽在微信公众号，欢迎您的关注： 目录1 基于单层决策树构建弱分类器2 完整AdaBoost算法的实现3
Adaboost & gradient boosting学习总结
taotao 的大学墓志
03-05 1799
纸上得来终觉浅，觉知此事要躬行。综上，我什莫都不懂.这仅仅是个人的学习防忘笔记 Adaboost 关于 Adaboost 的算法描述其实很简单，有趣的是的它的误差分析: algorithm 其中 KaTeX parse error: No such environment: align at position 8: \begin{̲a̲l̲i̲g̲n̲}̲ \epsilon_t &...
《机器学习实战》笔记-介绍
Open Computer
12-01 275
《机器学习实战》读书笔记 　　转载请注明地址：https://www.cnblogs.com/pengsky2016/p/10153958.html 　　这段时间将学习《机器学习实战》，这本书抛开了繁杂的数学公式和证明，通过大量的示例，以...
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# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
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商用车P2并联混合动力系统HCU控制策略与模型构建详解
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商用车P2并联混合动力系统的HCU（整车控制器）控制策略及其模型构建方法。首先探讨了模式切换策略，针对不同工况如车辆速度、电池状态等因素进行模式选择。接着深入解析了扭矩分配策略，考虑温度变化以及坡道情况对扭矩分配的影响。随后阐述了能量回收策略，利用滑动窗口预测算法提高能量回收效率。最后讨论了故障降级策略，确保系统在出现故障时能够快速响应。文中不仅提供了理论依据，还给出了具体代码实现。 适合人群：从事汽车电子控制系统开发的技术人员，尤其是专注于混合动力系统的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：帮助开发者将规范文档转化为实际可用的模型，解决实际应用中的各种复杂工况问题，提升系统的稳定性和性能。 其他说明：文章强调了在建模过程中需要灵活应对实际情况，避免机械地遵循规范文档，同时提出了建立规范追溯表来跟踪需求实现的有效做法。
汇川H3U标准程序：三轴定位与伺服控制的学习案例 · PLC编程
08-24
汇川H3U标准程序在工业控制系统中的应用，特别是三轴定位和伺服定位控制。文章首先概述了整个程序的模块化设计理念，强调了其结构清晰、易于理解和维护的特点。接着分别对脉冲轴控制、总线伺服控制进行了深入解析，展示了具体的代码实例及其应用场景。对于脉冲轴控制，文中提到使用PLS指令进行绝对/相对模式切换以及参数配置；而对于总线伺服，则利用SMC_SetOverride函数实现了实时调速功能。此外，文章还探讨了状态机设计用于回零操作的状态转换流程，以及数据隔离机制确保各轴之间的独立性。最后提到了报警处理模块的设计思路，通过将轴号嵌入错误码来快速定位故障源。同时简述了一些高级特性如MODBUS_TCP协议支持的远程调试接口和S型曲线算法的速度规划方法。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是那些希望深入了解汇川H3U PLC编程细节的人群。 使用场景及目标：帮助读者掌握汇川H3U PLC在实际项目中的具体应用技巧，提高编程效率并优化系统性能。 其他说明：建议读者结合实际硬件环境进行实验验证，以便更好地理解文中所介绍的技术要点。
Matlab中MIC-BP-Adaboost特征选择与Adaboost-BP网络分类预测研究
资源摘要信息:"Matlab实现基于MIC-BP-Adaboost最大互信息系数数据特征选择算法结合Adaboost-BP神经网络的数据分类预测" 一、MATLAB编程与数据处理基础 1. MATLAB概述：MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，...
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