总结两种具体的提升算法： AdaBoost算法： AdaBoost的基本想法是不断调整训练数据中样本的权值来训练新的学习器，对于当前误分类的点在下一步中就提高权重“重点关照一下”，最后再将所有的弱分类器做加权和，对于分类正确率高的权重给得大大（更可靠），分类正确率低的给的权重低乃至是负的权重。其具体 ...
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2019-10-16 19:58:16
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# scikit-learn库之AdaBoost算法当我们对Adaboost调参时，主要要对两部分内容调参，第一部分... ...
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2019-10-16 18:16:16
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2019-10-16 18:13:19
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[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/# AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)# 一、导入模块```pythonimport numpy as npim... ...
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2019-10-16 17:49:29
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七，专著研读（Logistic回归） 分类：k 近邻算法，决策树，朴素贝叶斯，Logistic回归，支持向量机，AdaBoost算法。 运用 k 近邻算法，使用距离计算来实现分类 决策树，构建直观的树来分类 朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器 Logistic回归，主要是通过寻找最优参数来正确分类原始 ...
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2019-07-28 09:35:44
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AdaBoost算法推导过程： https://www.jianshu.com/p/0d850d85dcbd ...
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2019-07-21 13:12:56
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在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Adaboost的算法原理做了一个总结。这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结，重点对调参的注意事项做一个总结。# 一、Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接，... ...
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2019-07-19 19:16:49
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在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient... ...
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2019-07-19 18:42:11
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Viola-Jones 人脸检测 1.Haar特征抽取 ‘ 2. Adaboost 算法 ...
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2019-06-30 14:07:38
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一、BP_ Adaboost模型 Adaboost 算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类。其主要步骤为 ： （1）首先给出弱学习算法和样本空间（x， y） ，从样本空间中找出 m 组训练数据，每组训练数据的权重都是 1 /m。 （2）用弱学习算法迭代运算 T 次，每次运算后都按照分类 ...
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2019-05-26 15:55:53
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