Adaboost算法

最新推荐文章于 2024-11-10 19:53:59 发布
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分类专栏： 机器学习 machineLean 文章标签： Adaboost
Adaboost算法.docx
03-03
"Adaboost算法" Adaboost算法是一种迭代算法，核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器（弱分类器），然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。其算法本身是通过改变数据分布来实现...
基于AdaBoost算法的情感分析研究1
08-08
《基于AdaBoost算法的情感分析研究》 随着信息技术的飞速发展，社交媒体已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，特别是微博，它的普及度极高，用户基数庞大，涵盖了各种话题，对人们的生活产生了深远影响。在这种...
AdaBoost算法
YIAN爱学习的博客
11-10 832
介绍了boosting集成学习思想的经典算法adaboost算法的实现
AdaBoost算法详解
bb8886的博客
03-17 3288
Adaboost算法是一种常用的集成学习算法，解决的是二分类问题，它可以将多个弱分类器（比如决策树）组合成一个强分类器。其基本思想是通过对数据集进行加权和重复训练来提高分类器的准确性。
详解AdaBoost算法
2301_77444219的博客
07-18 416
1）基学习器（base_estimator）：AdaBoost算法中使用的弱学习器，常用的有决策树桩（Decision Tree Stumps）。2）迭代次数（n_estimators）：弱学习器的数量，即算法迭代的次数。3）学习率（learning_rate）：在每次迭代中，弱学习器权重的缩放因子。4）算法类型（algorithm）：AdaBoost有两种实现，SAMME和SAMME.R。SAMME.R需要弱学习器支持概率预测。
Adaboost算法原理与实例
blinkyou001的博客
01-13 3214
本文详细讲解了adboost算法的基本原理，并通过实例讲解了算法过程。
Adaboost算法总结
weixin_43211414的博客
08-06 1449
Adaboost 解决的是二分类问题 思路 数学表达式 加法模型 f(x)=∑i=1MαiGi(x)f(x) = \sum_{i=1}^M\alpha_iG_i(x)f(x)=i=1∑M​αi​Gi​(x) 样本权重更新 每一轮都记录好被当前弱分类器GiG_iGi​正确分类和错误分类的样本，在下一轮训练时提高被错误分类的样本的权值，降低被正确分类的样本的权值，用以训练下一轮新的弱分类器Gi+1G_{i+1}Gi+1​。如此，下一轮训练时，那些被错误分类的会得到更多的关注。 弱分类器表决权重 αi
AdaBoost 算法
Rnan_prince的博客
02-06 4630
AdaBoost 算法 是一种经典的集成学习算法，它将多个弱分类器集成起来，以达到较高的分类准确率，广泛应用于数据分类、人脸检测等应用中。尤其在人脸检测方面，AdaBoost 是非常经典、成功的一个算法。弱分类器被线性组合成为一个强分类器。 一、面临两个问题： 在每一轮，如何改变训练数据的概率分布或者权值分布。 如何将弱分类器组合成强分类器。 二、AdaBoost 的思路： ...
AdaBoost算法实例详解
热门推荐
胖胖大海的博客
05-23 2万+
AdaBoost算法其实很精炼，算法流程也好理解，但是看了算法的解释版本之后，什么前向分布算法，什么指数损失函数之后有点迷糊了。抛开这些理论性的推导不谈（其实是因为能力有限），通过例子直观的了解AdaBoost算法的计算过程。 简要叙述一下AdaBoost算法的主要过程： AdaBoost为每个数据样本分配权重，权重符合概率分布，初始权重符合均匀分布，串行训练M个模型，依据每轮训练的模型的错误率（被误分类样本的权重之和）确定当前模型在最终模型中的权重，以及更新训练样本的权重，误分类样本权重升高，分类正确
AdaBoost算法Python代码实现
彬彬侠的博客
10-31 1515
Adaboost 类实现了一个基于决策树桩的 AdaBoost 算法。通过循环迭代，每一轮选择一个最佳弱分类器，并根据误差更新权重，逐步提高分类效果。最终预测结果为所有弱分类器的加权和。
Adaboost算法详细讲解
jakkiejinn的博客
12-05 6377
Adaboost(Adaptive Boosting):Adaboost是Boosting模型，和bagging模型（随机森林）不同的是：Adaboost会构建多个若分类器(决策树的max_depth=1)，每个分类器根据自身的准确性来确定各自的权重，再合体。同时Adaboost会根据前一次的分类效果调整数据权重。具体说来，整个Adaboost 迭代算法分为3步：1. 初始化训练数据的权值分布。如果有N个样本，则每一个训练样本最开始时都被赋予相同的权值：1/N。2. 训练弱分类器（带有样本权重的分类器都可以
基于Matlab使用BP-Adaboost算法弱分离器预测（源码+数据）.rar
06-28
1、资源内容：基于Matlab使用BP_Adaboost算法弱分离器预测（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本资源...
基于BP_Adaboost算法的公司财务预警建模代码.zip
03-22
在本项目中，我们关注的是使用BP（Backpropagation）神经网络与Adaboost算法结合进行公司财务预警的建模工作。这是一种常见的数据挖掘技术，用于预测企业的财务风险，及时发现潜在的财务危机。Matlab作为强大的数值...
国信证券_20160531_国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股.pdf
05-12
### 国信证券机器学习专题研究：Adaboost算法下的多因子选股 #### Adaboost算法概述 Adaboost（Adaptive Boosting）算法是一种迭代式的机器学习算法，主要用于分类问题，尤其适用于处理非线性可分的数据集。该算法...
微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法：基于Matlab+YALMIP+CPLEX的实现
最新发布
04-06
内容概要：本文详细介绍了利用Matlab、YALMIP和CPLEX实现微电网两阶段鲁棒优化经济调度的方法。首先，主问题部分通过定义决策变量如机组出力、储能充放电状态等，建立目标函数以最小化总成本，并设置相应的约束条件。接着，子问题部分模拟最恶劣场景，通过引入不确定性和惩罚系数，最大化系统成本，从而找到系统的薄弱环节。两者通过列与约束生成算法（CCG）进行迭代优化，直至达到收敛条件。文中还提供了多个实战避坑指南，如变量维度对齐、CPLEX参数调优以及不确定性集合的选择等。 适合人群：从事电力系统优化研究的专业人士，尤其是对微电网调度感兴趣的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要确保微电网在面对极端天气或其他不确定性因素时仍能稳定运行的情况。主要目标是在保障系统可靠性的前提下，降低运营成本，提高经济效益。 其他说明：文章不仅提供了详细的代码实现步骤，还包括了许多实用的经验分享和技巧提示，帮助读者更好地理解和应用两阶段鲁棒优化方法。此外，还强调了在实际应用中应注意的问题，如避免过度保守、合理设定不确定集参数等。
H6逆变器拓扑及其离网并网仿真实现与应用
04-06
内容概要：本文介绍了H6逆变器拓扑结构及其离网和并网仿真模型的特点。H6逆变器采用六开关器件设计，支持非单位功率因数负载、功率因数调节、共模电流抑制等功能。文中详细讨论了PR单环控制策略、锁相环（SOGI-PLL）、LC和LCL滤波器的应用，并提供了相关代码示例。此外，文章还探讨了仿真环境设置以及常见调试技巧，验证了H6逆变器在不同负载条件下的优越性能。 适合人群：从事电力电子、逆变器设计与仿真的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：①理解和掌握H6逆变器的工作原理和控制策略；②优化逆变器的设计参数，提高其在离网和并网场景中的性能；③通过仿真验证设计方案的有效性和可靠性。 其他说明：本文提供了丰富的代码片段和调试经验分享，有助于读者快速上手H6逆变器的实际应用。
松下FP-X PLC在空调冷冻泵模拟量控制中的手动/自动控制程序设计与应用
04-06
内容概要：本文详细介绍了松下FP-X系列PLC在空调冷冻泵模拟量控制中的应用，特别是AFPX-TC2模拟量输入模块和AFPX-DA2模拟量输出模块的使用方法。文章涵盖了硬件连接、手动控制程序、自动控制程序以及模式切换逻辑的设计。通过这些模块和程序，可以实现对冷冻泵转速的手动和自动控制，确保系统的稳定性和高效性。文中还提供了详细的代码示例和调试技巧，如PID参数调整、信号量程转换、无扰动模式切换等。 适合人群：从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是熟悉PLC编程和模拟量控制的人士。 使用场景及目标：适用于需要对空调冷冻泵进行精确控制的工程项目，旨在提高系统的响应速度和稳定性，减少人工干预，提升工作效率。 其他说明：文章不仅提供了理论指导，还包括了许多实用的经验和注意事项，如硬件接线细节、常见问题解决方法等，有助于读者快速掌握并应用于实际项目中。
光子晶体超表面中Off-Gamma点BICs合并的COMSOL模拟与优化
04-06
内容概要：本文详细介绍了如何利用COMSOL软件在光子晶体超表面中实现偏离Gamma点的BICs（连续谱中的束缚态）合并。首先，作者通过设置偏离Gamma点的波矢，调整晶格参数如孔半径和晶格常数，成功实现了BICs的合并。接着，作者分享了多个实用技巧，如正确设置周期性边界条件、使用六重旋转对称条件以及优化网格划分方法。此外，文中提供了详细的MATLAB和COMSOL代码片段，帮助读者理解和复现实验结果。最后，作者强调了磁场涡旋对于识别BICs的重要性，并讨论了BICs合并过程中的一些反直觉现象及其背后的物理机制。 适合人群：从事光子晶体超表面研究的科研人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解BICs合并机制并对COMSOL有一定基础的读者。 使用场景及目标：① 使用COMSOL进行光子晶体超表面的数值模拟；② 实现偏离Gamma点的BICs合并；③ 优化仿真参数以提高Q值和模式稳定性；④ 理解BICs合并的物理机制及其应用前景。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还附带了大量的实际操作步骤和代码示例，使读者能够快速上手并在实践中不断优化自己的模型。同时，作者提醒了一些常见的错误和注意事项，有助于避免不必要的调试时间。
adaboost算法
01-19
### Adaboost算法原理 Adaboost是一种迭代型的集成学习方法，旨在通过组合多个弱分类器形成强分类器。该过程始于赋予训练数据集中每个样本相同的权重。随着每一轮迭代，错误分类样本的权重会增加，使得后续的弱分类...
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