Boosting

最新推荐文章于 2025-05-15 13:07:49 发布
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Boosting 算法是一种加法模型（additive training）

机器学习之-BoostedTree
Lizo_Is_Me的专栏
04-23 4569
1. 前言 应 @龙星镖局  兄邀请写这篇文章。作为一个非常有效的机器学习方法，Boosted Tree是数据挖掘和机器学习中最常用的算法之一。因为它效果好，对于输入要求不敏感，往往是从统计学家到数据科学家必备的工具之一，它同时也是kaggle比赛冠军选手最常用的工具。最后，因为它的效果好，计算复杂度不高，也在工业界中有大量的应用。 2. Boosted Tree的若干同义词 说到这
XGBoost核心算法原理详解
qq_42319367的博客
04-02 5693
XGBoost算法原理详解前言boosting和bagging的区别baggingboosting提升树-基于残差的训练学习路径构造目标函数Additive Training(叠加式的训练) 前言 今天，听了贪心学院的一个公开课，讲解的是xgboost的算法原理，感觉获益匪浅，老师带你手推公式，吹爆！！！在这里将我的学习笔记整理一下，大家一起来学习探讨。 XGBoost公开课 涉及到的论文是陈天奇...
机器学习一 集成学习
phyllisyuell的博客
01-27 1638
一、何为机器学习？机器学习最近那么火，博主自学习以来，也看过不少有关机器学习的资料，首先对于机器学习的定义就又五花八门，什么让机器像人一样去学习，说的总感觉有些浮夸而不现实，把机器学习搞的也太神秘了，有幸看了吴恩达的课程，最喜欢课程里吴恩达引用的卡内基梅隆大学，Tom Michael Mitchell 1997年对机器学习下的定义:A computer program is said to lea...
XGBoost原理与应用
余音丶未散的博客
03-09 1万+
基本构成boosted tree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法 模型 模型指给定输入x如何去预测输出y 参数 参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w 目标函数 目标函数：损失 + 正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数 一般的目标函数包含下面两项: Bias-variance tradeoff，Bias可以理解为假设我们有
Gradient Boosting算法简介
weixin_33861800的博客
01-29 1765
最近项目中涉及基于Gradient Boosting Regression 算法拟合时间序列曲线的内容，利用python机器学习包scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成 因此就学习了下Gradient Boosting算法，在这里分享下我的理解 Boosting 算法简介 Boosting算法，我理解的就是两个思想： 1）“三个臭皮匠顶个诸葛...
Boosting算法讲解
01-15
Boosting算法是一种集成学习策略，其目标是提升弱分类器的性能，将其转化为强学习算法。在机器学习中，弱学习算法是指那些只有稍微优于随机猜测的分类器，其错误率略低于0.5。而强学习算法则具有较高的识别准确率，...
19_如何从偏差和方差的角度解释bagging和boosting的原理1
08-03
解释 Bagging 和 Boosting 的原理从偏差和方差的角度 在机器学习领域中， Bagging 和 Boosting 是两种常用的 ensemble 学习方法，它们都是为了提高模型的预测精度和泛化能力而设计的。那么，为什么说 Bagging 是...
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...
一文搞懂Boosting：从原理到实战
最新发布
大雨的博客
05-15 934
Boosting 作为集成学习领域的核心算法之一，以其独特的迭代思想和强大的模型融合能力，在机器学习的舞台上占据着举足轻重的地位。从简单的原理阐述到复杂的工作机制，从丰富多样的家族成员到广泛的应用领域，我们全面领略了 Boosting 的魅力和价值。它通过不断关注并修正弱学习器的错误，逐步提升模型的整体性能，就像一位执着的工匠，精心雕琢每一个细节，最终打造出一个强大的学习器。
集成学习之boosting系列四
weixin_43609776的博客
11-05 180
第八十五篇 XGBoost梯度提升树
爱跳水的温文尔雅的laughing
09-14 903
心得：总结一下xgboost相关的知识点，希望自己对它的理解更加深刻，xgboost在树模型里算是比较准确的，比较流行的算法，从我接触到的东西逐一总结一下。 一、简介 集成算法思想 用单个决策树模型效果一般来说不是太好，通常会用一种集成的方法，就是一棵树效果可能不太好，用两棵树呢？多棵树呢？是指构建多个分类器（弱分类器）对数据集进行预测，然后用某种策略将多个分类器预测的结果集成起来，作为最终预测结果 集成学习根据各个弱分类器之间有无依赖关系，分为Boosting和Bagging两大流派： Boostin
【机器学习】十五、Gradient boosting算法原理详解
Asher117的博客
12-14 7822
上篇文章分享了AdaBoost的算法原理，这篇文章将讲解Boosting家族中的梯度提升算法(Gradient boosting)。建议看本文之前，先看一下AdaBoost算法的原理。码字不易，喜欢请点赞！！！ 目录1.梯度提升算法简介2.GBDT回归3.GBDT分类4.GBDT优缺点 1.梯度提升算法简介 2.GBDT回归 3.GBDT分类 4.GBDT优缺点 参考文献 ...
机器学习系列(11)_Python中Gradient Boosting Machine(GBM）调参方法详解
热门推荐
寒小阳
09-25 10万+
这篇文章详细地介绍了GBM模型。我们首先了解了何为boosting，然后详细介绍了各种参数。 这些参数可以被分为3类：树参数，boosting参数，和其他影响模型的参数。最后我们提到了用GBM解决问题的 一般方法，并且用AV Data Hackathon 3.x problem数据运用了这些方法。
竞赛常用集成学习框架Boosting算法总结(XGBoost、LightGBM)(附代码)
wonner_的博客
12-11 3012
Boosting类算法简介 Boosting是一类可将弱学习器提升为强学习器的算法，这类算法的工作机制如下：先从初始训练集训练出一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续受到更多关注，然后基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器；重复进行这一操作，最终将各个基学习器得到的结果加权结合。常见的Boosting算法包括GBDT、XGBoost和Li...
从头了解Gradient Boosting算法
52AI人工智能
12-22 1955
目的虽然大多数Kaggle竞赛获胜者使用各种模型的叠加/集合，但是一个特定的模式是大部分集合的部分是梯度提升（GBM）算法的一些变体。以最新的Kaggle比赛获胜者为例：Michael Jahrer的解决方案是在安全驾驶的预测中的表示学习。他的解决方案是6个模型的混合。1 个LightGBM（GBM的变体）和5个神经网络。虽然他的成功归因于他为结构化数据发明的新的半监督学习，但梯度提升模型也发挥了
bagging与boosting集成学习、随机森林
alince20008的博客
09-10 360
主要内容： 一.bagging、boosting集成学习 二.随机森林 一.bagging、boosting集成学习 1.bagging： 从原始样本集中独立地进行k轮抽取，生成训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping方法抽取（即又放回地抽取）n个样本点（样本集与训练集的大小同为n。在一个训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽...
(四) 梯度提升
FionaDong的博客
12-08 369
1. 如何学习 目标函数：Obj=∑i=1nl(yi,yi^)+∑k=1KΩ(fk)，fk∈FObj = \sum_{i=1}^{n}l(y_i, \hat{y_i}) + \sum_{k=1}^{K}\Omega(f_k)，f_k\in \mathcal{F}Obj=∑i=1n​l(yi​,yi​^​)+∑k=1K​Ω(fk​)，fk​∈F 此时，我们不能使用诸如SGD（随机梯度下降）的方法，去...
机器学习之XGBoost集成算法、牛顿法
平原的博客
07-15 1229
一、XGBoost算法 基本构成 boosted tree作为有监督学习算法有几个重要部分：模型、参数、目标函数、优化算法 模型 模型指给定输入x如何去预测输出y 参数 参数指我们需要学习的东西，在线性模型中，参数指我们的线性系数w 目标函数 目标函数：损失 + 正则，教我们如何去寻找一个比较好的参数 一般的目标函数包含下面两项: Bias-variance...
boosting
03-08
### Boosting算法原理 Boosting是一种集成学习方法，通过结合多个弱学习器来构建强学习器，从而显著提升单一模型的预测性能[^4]。该方法的核心在于迭代训练一系列弱分类器，并赋予不同权重给这些分类器，最终形成一个更强大的综合模型。 #### 初始化阶段 在初始化过程中，所有样本被赋予相同的初始权重。对于含有\(N\)个样本的数据集而言，每个样本的起始权重通常设定为\(\frac{1}{N}\)[^5]。 #### 迭代训练过程 每次迭代都会基于当前加权误差率最小化原则挑选出一个新的弱分类器加入到现有集合中。如果某个特定的学习器对某些样例做出了错误判断，则会在下一轮给予更高重视度；反之亦然。这一机制使得后续生成的学习器更加关注之前难以处理的部分，进而逐步改进整体表现[^1]。 ```python import numpy as np def adaboost_train(X, y, M=10): n_samples, _ = X.shape # Initialize weights to 1/N for each sample. w = np.ones(n_samples) / n_samples models, model_weights = [], [] for m in range(M): clf_m = DecisionTreeClassifier(max_depth=1) # Fit weak learner using weighted samples. clf_m.fit(X, y, sample_weight=w) pred_m = clf_m.predict(X) error_m = sum(w[i] * (pred_m != y).astype(int) for i in range(len(y))) alpha_m = 0.5 * np.log((1-error_m)/(error_m + 1e-8)) # Update the weight of misclassified examples and normalize them so they add up to one again. w *= np.exp(-alpha_m*y*pred_m) w /= np.sum(w) models.append(clf_m) model_weights.append(alpha_m) return models, model_weights ``` #### 组合弱学习器 当所有的弱分类器都经过训练之后，它们会被按照各自的重要性系数线性组合起来构成最终的强大分类器。这个重要性系数反映了各个子模型在整个系统里所占的比例大小，一般由各轮次中的误分比例决定。 ### 应用实例 Boosting广泛应用于各种类型的机器学习任务当中，比如图像识别、自然语言处理等领域内的分类和回归问题。其中最著名的几种变体形式包括AdaBoost、Gradient Boosting以及XGBoost等。特别是后者由于引入了许多优化措施而成为了目前工业界最受欢迎的选择之一。
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