AdaBoost--从原理到实现（Code：Python）

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集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

决策树ID3原理及R语言python代码实现（西瓜书）

决策树ID3原理及R语言python代码实现(西瓜书) 摘要: 决策树是机器学习中一种非常常见的分类与回归方法,可以认为是if-else结构的规则.分类决策树是由节点和有向边组成的树形结构,节点表示特征或者属性, 而边表示的是属性值,边指向的叶节点为对应的分类.在对样本的分类过程中,由顶向下,根据特征或属性值选择分支,递归遍历直到叶节点,将实例分到叶节点对应的类别中. 决策树的学习过程就是构造出一个能正取分类(或者误差最小)训练数据集的且有较好泛化能力的树,核心是如何选择特征或属性作为节点, 通…

paip.日志中文编码原理问题本质解决python

paip.日志中文编码原理问题本质解决python 默认的python日志编码仅仅gbk...保存utf8字符错误..输出到个eric5的控制台十默认好像十unicode的,要是有没显示出来的字符,大概十字体问题..调整eric5的字体走ok兰. #调用封装 from log import * iniLog (r"c:\enPn2atiEnPh.log") logx("xxx") #主要的代码设置文件编码为utf8 handler = logging…

AdaBoost算法原理简介

AdaBoost算法原理 AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器(弱分类器),然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来,构成一个更强的最终的分类器(强分类器).理论证明,只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好,当其个数趋向于无穷个数时,强分类器的错误率将趋向于零.AdaBoost算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重实现的.最开始的时候,每个样本对应的权重是相同的,在此样本分布下训练出一个基本分类器h1(x).对于h1(x)错分的样本,则增加其对应样本的权重:而对于…

集成学习之Adaboost算法原理

在boosting系列算法中,Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归. 1. boosting算法基本原理集成学习原理中,boosting系列算法的思想:…

VS Code Python 全新发布！Jupyter Notebook 原生支持终于来了！

VS Code Python 全新发布!Jupyter Notebook 原生支持终于来了! 北京时间 2019 年 10 月 9 日,微软发布了全新的 VS Code Python 插件,带来了众多更新!其中,最大的更新就要属万众期待的 Jupyter Notebook 原生支持了! 我们来看看这次 Jupyter Notebook 的原生支持带来了哪些好用的功能吧! 创建 Jupyter Notebook 当安装好 Python 插件最新版后,使用快捷键 Ctrl+Shift+P 调出 Co…