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…

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"弱科学习"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…

Atitit.提升语言可读性原理与实践 表1-1  语言评价标准和影响它们的语言特性1 1.3.1.2  正交性2 1.3.2.2  对抽象的支持3 1.3.2.3  表达性3 .6  语言设计中的权衡4 表1-1  语言评价标准和影响它们的语言特性 标    准 特性 可 读 性 可 写 性 可 靠 性 简单性 · · · 正交性 · · · 数据类型 · · · 语法设计 · · · 对抽象的支持 · · 表达 · · 类型检查 · 异常处理 · 有限地使用别名 ·   第三个潜在的问题是运…

AdaBoost:通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法. Boosting方法要解答的两个关键问题:一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布,二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器.   AdaBoost的做法:一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样本的权重,而降低分类正确的样本的权重: 二是对多个弱分类器进行线性组合,提高分类效果好的弱分类器的权重,降低分类误差率高的弱分类器的权重.   首先概述一下Boost思想的原理: 具体过程: 对原…

一.PCA算法的原理 PCA(principle component analysis),即主成分分析法,是一个非监督的机器学习算法,是一种用于探索高维数据结构的技术,主要用于对数据的降维,通过降维可以发现更便于人理解的特征,加快对样本有价值信息的处理速度,此外还可以应用于可视化(降到二维)和去噪. PCA本质上是将方差最大的方向作为主要特征,并且在各个正交方向上将数据“离相关”,也就是让它们在不同正交方向上没有相关性.                                      …

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…

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…

Atitit.java图片图像处理attilax总结 BufferedImage extends java.awt.Image 获取图像像素点 image.getRGB(i, lineIndex); 图片剪辑 /AtiPlatf_cms/src/com/attilax/img/imgx.java cutImage 图片处理 titit 判断判断一张图片是否包含另一张小图片  atitit 图片去噪算法的原理与实践 attilax 总结.docx Atitit. 图像处理jpg图片的压缩 清理垃圾…

前言 AdaBoost的算法步骤比较容易理解,可以参考李航老师的<统计学习方法>和July的blog. 对博主而言,最主要的是迭代部分的第二步骤是如何如何确定阈值呢,也就是说有一个特征就有一个强分类器,n个特征就有n个强分类器,那如果你特别大的话,肯定需要筛选特征,该如何筛选呢:也就是对于多维或者高维特征,如何确定迭代部分要学习的基本分类器,以及如何筛选特征: 对于AdaBoost算法,迭代几次就产生几个基本分类器,当然基本分类器的个数越多分类精度越高.那么如何确定迭代次数呢? 参考 1.VJ…

决策树decision tree 什么是决策树输入:学习集输出:分类觃则(决策树) 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期,Quinlan开发了ID3算法(迭代的二分器)Quinlan改迚了ID3算法,称为C4.5算法1984年,多位统计学家在著名的<Classification and regression tree>书里提出了CART算法ID3和CART几乎同期出现,引起了研究决策树算法的旋风,至今已经有多种算法被提出…