Adaboost提升算法从原理到实践

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Adaboost提升算法从原理到实践

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…

[机器学习]-Adaboost提升算法从原理到实践

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…

Atitit.提升语言可读性原理与实践

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：自适应提升算法的原理及其实现

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…

机器学习实战4：Adaboost提升：病马实例+非均衡分类问题

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.javacutImage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

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…