本文结构： 什么是集成学习？ 为什么集成的效果就会好于单个学习器？ 如何生成个体学习器？ 什么是 Boosting? Adaboost 算法？ 什么是集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器。 这就涉及到，先产生一组‘个体学习器’，再用一个策略将它们结合起来。 个体学习器可以 ...
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2017-08-16 09:53:27
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本章内容 组合类似的分类器来提高分类性能 应用AdaBoost算法 处理非均衡分类问题 主题：利用AdaBoost元算法提高分类性能 1.基于数据集多重抽样的分类器 - AdaBoost 长处 泛化错误率低，易编码，能够应用在大部分分类器上，无需參数调整 缺点 对离群点敏感 适合数据类型 数值型和标 ...
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2017-07-30 13:48:47
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http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7453987 之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错，加上今天的HOG&SVM行人检测程序，一直报错。 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整，想 ...
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2017-07-27 20:05:10
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转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 Adaboost 算法的原理与推导 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost，是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写，由Y ...
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2017-06-30 23:58:29
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st 算法的原理与推导》一文为他人所写，原文链接： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的《统计学笔记》一书，原书下载链接：http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw? ...
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2017-06-14 17:11:55
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本篇文章先介绍了提升放法和AdaBoost算法。已经了解的可以直接跳过。后面给出了AdaBoost算法的两个样例。附有详细计算过程。1、提升方法（来源于统计学习方法） 提升方法是一种经常使用的统计学习方法，应用十分广泛且有效。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 ...
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2017-06-01 19:35:25
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随机森林非常像《机器学习实践》里面提到过的那个AdaBoost算法，但区别在于它没有迭代，还有就是森林里的树长度不限制。 因为它是没有迭代过程的，不像AdaBoost那样需要迭代，不断更新每个样本以及子分类器的权重。因此模型相对简单点，不容易出现过拟合。 ...
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2017-05-20 22:35:36
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Adaboost算法原理分析和实例+代码（简明易懂） ,Adaboost算法优点和缺点，Adaboost算法代码，Adaboost基本原理，Adaboost的例子和代码，详细分析Adaboost算...
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2017-05-03 22:53:32
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Rattle实现AdaBoost算法 Boosting算法是简单有效、易使用的建模方法。AdaBoost（自适应提升算法）通常被称作世界上现成的最好分类器。 Boosting算法使用其他的弱学习算法建立多个模型，对数据集中对结果影响较大的对象增加权重，一系列的模型被创建，然后调整那些影响分类的模型的 ...
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2017-04-21 18:47:44
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1、主要内容 介绍集成学习，然后讲述boosting和bagging的区别与联系，同时对adaBoost进行推导然后进行gbdt的推导，最后比较随机森林和gdbt的区别和联系。 2、集成学习 集成学习（ensamble learning）通过构建多个学习器来完成任务。集成学习的一般结构：先产生一组“ ...
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2017-03-15 16:45:34
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