本章内容
□ 组合相似的分类器来提髙分类性能
□应用AdaBoost算法
□ 处理非均衡分类问题



7.1基于数据集多重抽样的分类器












第七章:利用AdaBoost元算法提高分类性能的更多相关文章

  1. 机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

    前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是, ...

  2. 【转载】 机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

    原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ------------------------------------------- ...

  3. 《机器学习实战第7章:利用AdaBoost元算法提高分类性能》

    import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1 ...

  4. 利用AdaBoost元算法提高分类性能

    当做重要决定时,大家可能都会吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题时又何尝不是如此?这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 自举汇聚法(bootstrap aggr ...

  5. 监督学习——AdaBoost元算法提高分类性能

    基于数据的多重抽样的分类器 可以将不通的分类器组合起来,这种组合结果被称为集成方法(ensemble method)或者元算法(meta-algorithom) bagging : 基于数据随机抽样的 ...

  6. 使用 AdaBoost 元算法提高分类器性能

    前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的 ...

  7. 第九篇:使用 AdaBoost 元算法提高分类器性能

    前言 有人认为 AdaBoost 是最好的监督学习的方式. 某种程度上因为它是元算法,也就是说它会是几种分类器的组合.这就好比对于一个问题能够咨询多个 "专家" 的意见了. 组合的 ...

  8. 机器学习技法-AdaBoost元算法

    课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hy ...

  9. 在Titanic数据集上应用AdaBoost元算法

    一.AdaBoost 元算法的基本原理 AdaBoost是adaptive boosting的缩写,就是自适应boosting.元算法是对于其他算法进行组合的一种方式. 而boosting是在从原始数 ...

随机推荐

  1. jsp 访问jdbc实例

    前提条件: 1.安装Java,tomcat,MySQL,eclipse 2.配置java 环境变量 3.配置MySQL参数 4.tomcat能正常启动 使用eclipse编写代码: 1. 新建一个we ...

  2. Could not load type 'System.Runtime.CompilerServices.ExtensionAttribute'

    [TypeLoadException: Could not load type 'System.Runtime.CompilerServices.ExtensionAttribute' from as ...

  3. Endless Sky源码学习笔记-4

    事件处理: 事件包括:debug模式切换.切换到登陆窗口.退出.窗口大小变化.全屏切换和游戏中的鼠标键盘输入.处理方式分为两类,前几个为简单的if处理,最后一个涉及到游戏中的控制和交互,且事件由每一个 ...

  4. PowerDesigner 16.5 反向PostgreSQL9.01 中 Unable to list the columns. SQLSTATE = 22003不良的类型值 short : t 解决方法

    Database➙Edit Current DBMS… General tab➙PostgreSQL 9.x➙Script➙Objects➙Column➙SqlListQuery or Tools➙R ...

  5. 极光推送NotificationServiceTest.appex文件变红不存在丢失解决办法

    这个图片是文件丢失的 创建.appex文件 创建.appex文件 把极光demo里面的这两个文件复制粘贴到新的文件件(新创建的文件是 UIViewController类型的所以就把 (Notifica ...

  6. 转:union和union all的区别

    Union因为要进行重复值扫描,所以效率低.如果合并没有刻意要删除重复行,那么就使用Union All  两个要联合的SQL语句 字段个数必须一样,而且字段类型要“相容”(一致): 如果我们需要将两个 ...

  7. 错误的CPU时间片大小概念

    1.错误的CPU时间片大小概念:http://blog.csdn.net/blue_morning/article/details/7843581 2.时间片:http://baike.baidu.c ...

  8. deeplab hole algorithm

    最近看了几篇文章,其中均用到了hole algorithm. 最早用的就是deeplab的文章了,Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional ...

  9. JS学习之函数内部属性和方法

    知识点:arguments和this对象.caller属性.apply()和call()方法     arguments对象:函数内部对象,传入函数中所有参数的集合,类数组对象 属性:callee 指 ...

  10. Linux 安装git

    0.安装git前: 先去git 官网上看一眼,Linux怎么安装git , 原来非常简单,只需要输入命令即可,但是不同的linux 版本对应的命令不一样: 命令行查看Linux版本: $ cat /e ...