一.前述 AdaBoost算法和GBDT(Gradient Boost Decision Tree,梯度提升决策树)算法是基于Boosting思想的机器学习算法.在Boosting思想中是通过对样本进行不同的赋值,对错误学习的样本的权重设置的较大,这样,在后续的学习中集中处理难学的样本,最终得到一系列的预测结果,每个预测结果有一个权重,较大的权重表示该预测效果较好. 二.具体原理 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应増强)的缩写,由Yoav Freun…

当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路. 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法.某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组"个体学习器",再用某种策略将他们结合起来.个体学习器通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生. 根据个体学习器的生…

1 Adaboost 的提出 1990年,Schapire最先构造出一种多项式级的算法,即最初的Boost算法; 1993年,Drunker和Schapire第一次将神经网络作为弱学习器,应用Boosting算法解决OCR问题; 1995年,Freund和Schapire提出了Adaboost(Adaptive Boosting)算法,效率和原来Boosting算法一样,但是不需要任何关于弱学习器性能的先验知识,可以非常容易地应用到实际问题中. 2 Adaboost 的引入 学习Adaboost…

1.基本思想: 综合某些专家的判断,往往要比一个专家单独的判断要好.在”强可学习”和”弱可学习”的概念上来说就是我们通过对多个弱可学习的算法进行”组合提升或者说是强化”得到一个性能赶超强可学习算法的算法.如何地这些弱算法进行提升是关键!AdaBoost算法是其中的一个代表. 2.分类算法提升的思路: 1.找到一个弱分类器,分类器简单,快捷,易操作(如果它本身就很复杂,而且效果还不错,那么进行提升无疑是锦上添花,增加复杂度,甚至上性能并没有得到提升,具体情况具体而论). 2.迭代寻找N个最优的分类…

一.前述 LDA是一种 非监督机器学习 技术,可以用来识别大规模文档集(document collection)或语料库(corpus)中潜藏的主题信息.它采用了词袋(bag of words)的方法,这种方法将每一篇文档视为一个词频向量,从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息.但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序,这简化了问题的复杂性,同时也为模型的改进提供了契机.每一篇文档代表了一些主题所构成的一个概率分布,而每一个主题又代表了很多单词所构成的一个概率分布.由于 Dirichlet分布随机…

一.前述 上节我们讲解了xgboost的基本知识,本节我们通过实例进一步讲解. 二.具体 1.安装 默认可以通过pip安装,若是安装不上可以通过https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/网站下载相关安装包,将安装包拷贝到Anacoda3的安装目录的Scrripts目录下, 然后pip install 安装包安装. 2.代码实例 import xgboost# First XGBoost model for Pima Indians dataset fr…

Rapid ObjectDetection using a Boosted Cascade of Simple Features 使用简单特征级联分类器的快速目标检测 注:部分翻译不准处以红色字体给出 https://tony4ai-1251394096.cos.ap-hongkong.myqcloud.com/blog_images/weixingongzhonghao.jpg 翻译,Tony,tony.sheng.tan@gmail.co 摘要: 本文介绍一种机器学习在目标检测中的视觉应用,…

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. 个体学习器可以选择:决策树,神经网络.集成时可以所有个体学习器属于同一类算法:全是决策树,或全是神经网络:也可以来自不同的算法.结合策略:例如分类问题,可以用投票法,少数服从多数. 之所以用这种集成的思想,是因为单…

注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是<机器学习实战>中的.转载请标明出处及参考资料. 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:前一个基本分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正确分类的样本的权值会减小,并再次用来训练下一个基本分类器.同时,在每一轮迭代中,加入一个新的弱分类器,直到达到某个预定的足够小的…

AdaBoost原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处: https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9642899.html 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.) 简单的…

1.集成学习概述 集成学习算法可以说是现在最火爆的机器学习算法,参加过Kaggle比赛的同学应该都领略过集成算法的强大.集成算法本身不是一个单独的机器学习算法,而是通过将基于其他的机器学习算法构建多个学习器并集成到一起.集成算法可以分为同质集成和异质集成,同质集成是值集成算法中的个体学习器都是同一类型的学习器,比如都是决策树:异质集成是集成算法中的个体学习器由不同类型的学习器组成的.(目前比较流行的集成算法都是同质算法,而且基本都是基于决策树或者神经网络的) 集成算法是由多个弱学习器组成的算法,…

一.概述 当做重要决定时,大家可能都会考虑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(meta-algorithm)背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式.接下来我们将集中关注一个称作AdaBoost的最流行的元算法.由于某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一. 本章首先讨论不同分类器的集成方法,然后主要关注boosting方法及其代表分类器Adaboost.再接下来,我们就会建立一个单层决…

1.Adaboost算法原理,优缺点: 理论上任何学习器都可以用于Adaboost.但一般来说,使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络.对于决策树,Adaboost分类用了CART分类树,而Adaboost回归用了CART回归树. Adaboost算法可以简述为三个步骤: (1)首先,是初始化训练数据的权值分布D1.假设有N个训练样本数据,则每一个训练样本最开始时,都被赋予相同的权值:w1=1/N. (2)然后,训练弱分类器hi.具体训练过程中是:如果某个训练样本点,被弱分类器h…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

提升的概念 提升是一个机器学习技术,可以用于回归和分类问题,它每一步产生一个弱预测模型(如决策树),并加权累加到总模型中:如果每一步的弱预测模型生成都是依据损失函数的梯度方向,则称之为梯度提升(Gradient boosting) 梯度提升算法首先给定一个目标损失函数,它的定义域是所有可行的若函数集合(基函数):提升算法通过迭代的选择一个负梯度方向上的基函数来逐渐逼近局部极小值.这种在函数域的梯度提升观点对机器学习的很多领域有深刻的影响. 提升的理论意义:如果一个问题存在弱分类器,则可以通过提升…

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere…

1.概念 从若学习算法出发,反复学恶习得到一系列弱分类器(又称基本分类器),然后组合这些弱分类器构成一个强分类器.简单说就是假如有一堆数据data,不管是采用逻辑回归还是SVM算法对当前数据集通过分类器data进行分类,假如一些数据经过第一个分类器之后发现是对的,而另一堆数据经过第一个分类器之后发现数据分类错了,在进行下一轮之前就可以对这些数据进行修改权值的操作,就是对上一轮分类对的数据的权值减小,上一轮分类错的数据的权值增大.最后经过n个分类器分类之后就可以得到一个结果集 注意:adaboos…

Adaboost提升算法是机器学习中很好用的两个算法之一,另一个是SVM支持向量机:机器学习面试中也会经常提问到Adaboost的一些原理:另外本文还介绍了一下非平衡分类问题的解决方案,这个问题在面试中也经常被提到,比如信用卡数据集中,失信的是少数,5:10000的情况下怎么准确分类? 一 引言 1 元算法(集成算法):多个弱分类器的组合:弱分类器的准确率很低 50%接近随机了 这种组合可以是 不同算法 或 同一算法不同配置 或是 数据集的不同部分分配给不同分类器; 2 bagging:把原始数…

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,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景      上一节学习支持向量机,感觉公式都太难理解了,弄得我有点头大.只是这一章的Adaboost线比較起来就容易得多. Adaboost是用元算法的思想进行分类的. 什么事元算法的思想呢?就是依据数据集的不同的特征在决定结果时所占的比重来划分数据集.就是要对每一个特征值都构建决策树,而且赋予他们不同的权值,最后集合起来比較.       比方说我们能够通过是否有胡子和身高的高度这两个特征来来决定一…

一: 提升方法概述 提升方法是一种常用的统计学习方法,其实就是将多个弱学习器提升(boost)为一个强学习器的算法.其工作机制是通过一个弱学习算法,从初始训练集中训练出一个弱学习器,再根据弱学习器的表现对训练样本分布进行调整,使得先前弱学习器做错的训练样本在后续受到更多的关注,然后基于调整后的样本分布来训练下一个弱学习器.如此反复学习 ,得到一系列的弱学习器,然后 组合这些弱学习器,构成一个强学习器.提升方法生成的弱学习器之间存在强依赖关系,必须串行生成一系列的弱学习器.目前提升方法主要有 Ad…

Python程序 ''' 数据集:Mnist 训练集数量:60000(实际使用:10000) 测试集数量:10000(实际使用:1000) 层数:40 ------------------------------ 运行结果: 正确率:97% 运行时长:65m ''' import time import numpy as np def loadData(fileName): ''' 加载文件 :param fileName:要加载的文件路径 :return: 数据集和标签集 ''' # 存放数据…

最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习. 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…

本文主要基于台大林轩田老师的机器学习技法课程中关于使用融合(aggregation)方法获得更好性能的g的一个总结.包含从静态的融合方法blending(已经有了一堆的g,通过uniform:voting/average.non-uniform:linear/non-linear和condition的融合形式来获取更好地性能).动态融合方法learning(没有一堆的g set,而是通过online learning获取g,边学习g,变边进行融合,对照于blending中的uniform融合形式…

1:简单概念描写叙述 Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们须要简介几个概念. 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会低于50%. 事实上随意的分类器都能够做为弱分类器,比方之前介绍的KNN.决策树.Naïve Bayes.logiostic回归和SVM都能够.这里我们採用的弱分类器是单层决策树,它是一个单节点的决策树. 它是adaboost中最流行的弱分类器,当然并不是唯一可用的弱分类器.即从特征中选择一个特征来进行分类.该特征能…

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 数值型和标称型数据 bagging:基于数据随机重抽样的分类器构建方法 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def loadSimpData(): dataMat = np.matrix([[1., 2.1], [2., 1.1], [1.3, 1.], [1., 1.], [2., 1.]]) classLabels = [1.0, 1.0, -1.0, -1.0, 1.0] return dataMat, classLabels def showDataSet(dataMat, label): "…

Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(转载) [尊重原创,转载请注明出处] http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初了解AdaBoost算法着实是花了几天时间,才明白他的基本原理.也许是自己能力有限吧,很多资料也是看得懵懵懂懂.网上找了一下关于Adaboost算法原理分析,大都是你复制我,我摘抄你,反正我也搞不清谁是原创.有些资料给出的Adaboost实例,要么是没有代码,要么省略很多步骤,…

主要内容: 一.提升方法与AdaBoost算法的简介 二.AdaBoost算法 三.代码解释 一.提升方法与AdaBoost算法的简介 1.提升方法:从弱学习算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器.大多数的提升方法都是改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布(相同的数据,不同的概率分布)调用弱学习算法学习一系列弱分了器. 所以,对于提升方法来说,需要回答两个问题: 1)在每一轮如何改变训练数据的的权值或概率分布? 2)…

一,引言 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺.如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法.集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成. adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出. 1 bagging方法 在介绍adaBoost之前,…