AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写。 Adaboost算法的思想：在前一轮识别过程中识别错误的样本会在下一轮中提升权重，而那些识别正确的样本会降低权重。 Adaboost算法的原理：（1）将每个样本的权重进行初始化。每一个样本的权重相同（2）训练弱分类 ...
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2021-04-21 11:50:08
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boosting Boosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。 GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。 Adaboost Adaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权 ...
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2020-06-21 09:50:32
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基本思路 Adaboost体现的是“三个臭皮匠，胜过一个诸葛亮”，它是一种迭代算法，其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）。训练过程如下（参考Andy的机器学习--浅析Adaboost算法，他说得非常形象，贴切。） ...
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2020-06-17 20:12:02
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1. 回顾Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。在说AdaBoost之前，先说说Boosting提升算法。Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程，主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。一般来说，找到弱学习算法要 ...
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2020-04-10 00:04:46
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目录 简述集成学习 Boosting介绍 AdaBoost算法 GBDT算法 总结 一、简述集成学习 上一篇博文已经介绍了：集成算法是由多个弱学习器组成的算法，根据个体学习器的生成方式不同，集成算法分成两类： 个体学习器之间不存在强依赖关系，可以并行化生成每个个体学习器，这一类的代表是Bagging ...
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2020-02-24 00:10:39
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1.提升方法AdaBoost算法AdaBoost的思想：是先得到一个弱分类器，然后在这个弱分类器的基础上将其提升到强分类器，具体方法是提升上一个分类器中被误分类的样本的权重，使得本次训练的分类器更加重视这些样本，最后的分类器是所有的分类器的线性组合。前一次没有正确分类的样本点在后一次会被更加重视，前 ...
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2020-02-02 17:40:00
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Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来， ...
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2020-01-30 09:18:45
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GBDT(梯度提升迭代决策树） 总结 优先解决回归问题，将第一个数据的残差传入到第二个数据中去 构建下一个数据集的数据是上一个数据集的残差 详述 GBDT也是Boosting算法的一种，但是和AdaBoost算法不同;区别如下: AdaBoost算法是利用前一轮的弱学习器的误差来更新样本权重值，然后 ...
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2020-01-01 17:03:27
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Boosting算法 关键点与难点在于如何修改数据 原理：将 含有m个数据的数据集 丢给一个弱学习器1分类，比如分对百分之60， 那么经过一定手段修改数据集，数据个数还是m个，将修改后的数据集扔给弱学习器2训练，学习器2把在学习器1中分错的那一部分又分对百分之三十。 再修改数据集，将修改后的数据集扔 ...
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2020-01-01 14:53:15
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主要内容： 1.模型介绍 提升树算法与线性回归模型的思想类似，所不同的是该算法实现了多棵基础决策树𝑓(𝑥)的加权运算，最具代表的提升树为AdaBoost算法，即 2.损失函数的介绍 对于Adaboost算法而言，每一棵基础决策树都是基于前一棵基础决策树的分类结果对样本点设置不同的权重，如果在前一 ...
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2019-10-31 20:07:33
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