机器学习算法面试—口述（2）：Adaboost算法及常见问题

最新推荐文章于 2025-05-08 22:07:51 发布
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分类专栏： 机器学习 口述各种机器学习相关算法（用于面试） 文章标签： 机器学习 AdaBoost
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xwchao2014/article/details/47953353
本文介绍了AdaBoost算法的核心概念，它通过迭代训练不同的弱分类器并结合形成强分类器。每轮迭代中，错误分类的样本权重增加，用于下一轮训练。算法的关键步骤包括初始化权重、训练弱分类器、调整分类器权重和更新样本权重。 AdaBoost的主要挑战在于选择合适的弱分类器。

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这个系列是为了应对找工作面试时面试官问的算法问题，所以只是也谢算法的简要介绍，后期会陆续补充关于此算法的常见面试的问题！


AdaBoost是一种迭代算法，针对同一训练集训练处不同的分类器（弱分类器），将前面训练的分类器以某种方式组合起来，组合成一个强分类器。算法是通过改变数据的分布来实现的。每次训练分类器是参考

1、某样本在上个分类器的分类过程中是否被正确分类

2、上个分类器的准确率

AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写，Adaptive在于：前一个分类器分错的样本会得到增强，加强后的全体样本会用于下一次分类器的训练，每一轮加入一个新的弱分类器，知道达到某个预定的足够小的的错误率或达到预定的最大迭代次数。

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机器学习| 面试题：03、简介Adaboost_GBDT_XGBoost算法原理
Mrrunsen的博客
09-12 296
问题 在上一个问题 “boosting思想” 中我们已经简单谈了下提升方法 boosting 的基本思路，这个问题让我们深入了解下 boosting 思想中最具代表性的算法 AdaBoost。GBDT和XGBoost《统计学习方法》与《机器学习》这两本书中都没有涉及，但是看别人在牛客网上的面经分享都有提到，其实这两个算法主要在竞赛中经常被用到，因此还是有必要了解一下。 AdaBoost算法 特点： 不改变所给的训练数据，而不断改变训练数据权值的分布，使得训练数据在基本分类器的学习中起不同的作用 利用基本分
haar分类器详解（Haar特征，积分图，adaboost算法，筛选式级联分类器），DCG介绍 --文献阅读报告《基于素描对视频的人脸识别研究》
qq_44711622的博客
12-07 1469
文献阅读报告《基于素描对视频的人脸识别研究》陈 平 ， 皇甫大鹏 ， 王兴建 ， 党徳鹏背景算法总体流程1.预处理——识别出人脸并将人脸图像标准化2.积分图——加速器3.adaboost算法——haar分类器的训练系统3.筛选式强级联分类器 本文为《基于差分量化局部二值模式的人脸反欺诈算法研究》文献阅读笔记 背景 在公共安全领域寻找人的时候，需要用到目击者口述出的素描信息和各种视频监控中的信息进行对比。对素描的人脸识别一般有两种，把素描合成为图像进行图像之间的对比和把图像合成为素描进行素描之间的对比。但是
机器学习面试必知：Adaboost算法的精确形式
Neekity的博客
02-23 394
初始化数据加权系数wn=1/Nw_{n}=1/Nwn​=1/N 对于m=1,...,Mm=1,...,Mm=1,...,M 使用训练数据调节一个分类器ym(x)y_{m}(x)ym​(x),调节的目标是最小化加权的误差函数Jm=∑n=1Nwn(m)I(ym(xn)≠tn)J_{m}=\sum_{n=1}^{N}w_{n}^{(m)}I(y_{m}(x_{n})\neq t_{n})Jm​=n=...
Adaboost 算法：原理、应用与面试要点解析
最新发布
weixin_73784131的博客
05-08 570
Adaboost 作为一种经典的集成学习算法，以其独特的自适应机制和强大的分类能力，在多个领域都有着广泛的应用。尽管它存在对噪声敏感和计算复杂度较高等局限性，但在合适的场景下，仍然能够发挥出出色的性能。理解 Adaboost 的原理、优势、应用场景以及与其他算法的区别，对于深入学习机器学习知识和解决实际问题都具有重要意义，也是在机器学习相关面试中需要重点掌握的内容。
GBDT、XGB、Adaboost面试汇总
Heitao5200的博客
12-27 983
文章目录1. xgboost相比传统gbdt有何不同？2. xgboost为什么快？3. xgboost如何支持并行？ 1. xgboost相比传统gbdt有何不同？ 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost...
Adaboost 算法介绍（针对算法面试）
地山谦的博客
04-11 1390
Adaboost 算法介绍 1. Adaboost简介 1.1 集成学习（ensemble learning）背景介绍 集成学习（ensemble learning）通过构建并结合多个学习器（learner）来完成学习任务，通常可获得比单一学习器更良好的泛化性能（特别是在集成弱学习器（weak learner）时）。 目前集成学习主要分为2大类： 一类是以bagging、Random Forest...
adaboost面试题
08-12 565
1、简述权值更新方法 （1）初始化权值分布； （2）找到误差最小的弱分类器； （3）计算弱分类器的权值； （4）更新下一轮样本的权值分布； （5）集合多个弱分类器成一个最终的强分类器。 2、为什么能快速收敛？ 因为每轮训练后，都会增大上一轮训练错误的样本的权重，下一轮的分类器为了达到较低的分类误差，会把权重高的样本分类正确，这样导致的结果是虽然每个弱分类器都有可能分错，但是...
Python实现基于AdaBoost算法的微博情感分类系统
07-16 541
摘 要随着互联网的快速发展，各类社交媒体平台如微信、QQ等也与日俱增，而微博更是集成了传统网站、论坛、博客等的优点，并加上了人与人之间的互动性、关系亲密程度等多种智能算法，并以简练的形式让数据爆发性的传播，促进了人与人之间的交流。网民可以通过微博来分享自己的生活，同时抒发自己的喜怒哀乐。因此对微博每天产生的信息量的分析和利用的需求显得更为迫切。情感分析，也...
【声学模型构建】：训练高精度模型的5个绝密技巧
!...# 1. 声学模型的基本概念和重要性 声学模型是自动语音识别（ASR）系统的核心组成部分，它模仿人类听觉系统处理声音信号的机制，并将其转换为可识别的文字或命令。声学模型的好坏直接影响到语音识别的准确性、抗...
机器学习面试笔记整理7-Adaboost
国民本色的博客
03-31 620
机器学习面试笔记整理7-Adaboost算法思想优缺点面试问题收集 算法思想 上一轮样本分布—>基分类器进行学习—>误差率—>分类器权重—>更新样本权重 优缺点 优点： 1.可使用不同分类器（LR,DT…）作为基分类器 2.精度高 缺点： 1.对异常值敏感 2.基分类器数目（迭代次数）不好设定 3.对样本不平衡敏感 面试问题收集 1. 样本、分类器权重如何确定的？ 根据上一...
数据分析面试【机器学习】总结之-----Boosting和AdaBoost(集成学习)常见面试题整理
天阑之蓝的博客
08-07 1348
阅读之前看这里????：博主是正在学习数据分析的一员，博客记录的是在学习过程中一些总结，也希望和大家一起进步，在记录之时，未免存在很多疏漏和不全，如有问题，还请私聊博主指正。 博客地址：天阑之蓝的博客，学习过程中不免有困难和迷茫，希望大家都能在这学习的过程中肯定自己，超越自己，最终创造自己。 目录1.集成学习2.Boosting和AdaBoost3.Adaboost 算法详解3.1Adaboost 步骤概览3.2简述权值更新方法3.3 训练过程中，每轮训练一直存在分类错误的问题，整个Adaboost却能快
【机器学习面试题】——随机森林+AdaBoost
Heitao5200的博客
12-29 3983
文章目录1. 简单介绍随机森林2. 随机森林的随机性体现在哪里？3. 随机森林为什么不容易过拟合？4. 为什么不用全样本训练？5. 为什么要随机特征？6. RF与 GBDT 的区别？7. RF为什么比Bagging效率高？8. 你已经建了一个有10000棵树的随机森林模型。在得到0.00的训练误差后，你非常高兴。但是，验证错误是34.23。到底是怎么回事？你还没有训练好你的模型吗？9. 如何使用随...
机器学习面试题——集成学习、Adaboost、随机森林、GBDT、xgBoost、LightGBM
weixin_46838716的博客
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1）这篇文章设计的东西很多，主要是集成学习包括并行和串行 2）并行的集成学习：bagging，随机森林RT 3）串行的集成学习：boosting，GBDT是核心算法,XGBDT,lightGBM是工程实现，他们都是一家的
Adaboost算法和MATLAB实现
weixin_30756499的博客
05-20 2670
一、AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术， 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。其中最为成功应用的是，Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出的AdaBoost算法。 ...
[机器学习] Boosting算法1 --- AdaBoost
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摩登都市天空---专栏
05-23 2万+
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机器学习算法一：详解Boosting系列算法一Adaboost
weixin_42126632的博客
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本文主要介绍boosting算法得基本原理，以及的三种典型算法原理：adaboost，GBM（Gradient bossting machine），XGBoost。 Boosting方法原理 boosting算法是一类将弱学习器提升为强学习器的集成学习算法，它通过改变训练样本的权值，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高泛化性能。 先介绍一下“强学习”和“弱学习”的概念：一个分类，如果存...
adaboost算法详解_小白面经 | 拼多多 AI算法岗 附带解析
weixin_39541212的博客
11-24 211
【作者的话】：公众号的AI友好互助交流群已经建立啦，公众号后台回复【加群】可以加入。群里都是些一起学习的朋友，大家学习路上，结个伴。【公众号资源汇总】：炼丹图书馆 | AI初学者所需要的资料合集(视频+PDF下载)字数统计：2500，预计阅读时间：12min参考目录：1 介绍项目2 EfficientNet的特色3 python撕BN层前向算法4 线程和进程的区别5 SVM和逻辑回归在分...
机器学习boosting算法—Adaboost之示例解析
ice_actor的博客
01-19 2596
boosting方法是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效，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，提高分类的性能，这里我们通过Adaboost算法的示例分析来了解boosting方法的基本思路。 Adaboost算法 1 Adaboost算法流程图 左边是训练数据集，其中直方图的不同长度表示每个样例的权重。在经过一个分类器之后，加权的预测结
AdaBoost简单总结
SCUT_Sam
03-13 1891
摘要： 继前面的gbdt,xgboost，这里是关于另外一个很有名的boosting算法，Adaboost，Ada是Adaptive的缩写（此外，有一种优化算法adagrad，自适应梯度下降也是用的adaptive缩写）。 同时由于网上对Adaboost的介绍的资料也很充足。在李航《统计学习方法》上面也有一个实际演算的例子。周志华《西瓜书》也对adaboost作了比较清晰的分析，所这里只是简单...
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