提升方法--AdaBoost 前言 AdaBoost是最经典的提升方法,所谓的提升方法就是一系列弱分类器(分类效果只比随机预测好一点)经过组合提升最后的预测效果.而AdaBoost提升方法是在每次训练弱分类器的时候,提升上一个弱分类器误分类的数据的比重来让本次训练的分类器能够弥补上次分类器的不足.AdaBoost的概念和算法还是很好理解的,而且通过书上的例题可以很明显的感觉用一个很简单(计算量很小)的分类器,经过提升后的最终分类器的效果很好,本篇还是着重实现部分,并且将我在实现时候遇到的问题和思…

AdaBoost算法内容来自<统计学习与方法>李航,<机器学习>周志华,以及<机器学习实战>Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教! 提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本的基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器.代表的方法是AdaBoost算法. 本卷大纲为: 1 提升方法AdaBoost算法2 AdaBoost算法解释3 提升树4 总结…

他通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. adaboost提高那些被前一轮弱分类器错误分类样本的权重,而降低那些被正确分类样本的权重,这样使得,那些没有得到正确分类的数据,由于其权重的加大而受到后一轮的弱分类器的更大的关注.在组合阶段,加大分类误差率小的若分类器的权值(误差率越小,权重越大),使其在表决中起较大的作用,减少分类误差率大的弱分类器的权值,使其在表决中起较小的作用. 转自 http://blog.csdn.net/v_july_v/art…

提升方法通过改变训练样本的权重,学习多个分类器(弱分类器/基分类器)并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. AdaBoost算法的特点是不改变所给的训练数据,而不断改变训练数据权值的分布,使得训练数据在基本分类器的学习中起不同的作用.通过迭代每次学习一个基分类器,在迭代过程中提高那些被前一轮分类器错误分类数据的权值,降低那些被正确分类的数据的权值,最后将基分类器的线性组合作为强分类器.其中给分类误差率小的基分类器以大的权值,给分类误差率大的基分类器以小的权值,能不断以指数速率减小训练误差,…

0提升的基本方法 对于分类的问题,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类的分类规则(强分类器)容易的多.提升的方法就是从弱分类器算法出发,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集的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 这样,对于提升方法来说,有两个问题需要回答:一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布,二是如何将弱分类器组合成一…

最近阅读了李航的<统计学习方法(第二版)>,对AdaBoost算法进行了学习. 在第八章的8.1.3小节中,举了一个具体的算法计算实例.美中不足的是书上只给出了数值解,这里用代码将它实现一下,算作一个课后作业. 一.算法简述 Adaboost算法最终输出一个全局分类模型,由多个基本分类模型组成,每个分类模型有一定的权重,用于表示该基本分类模型的可信度.最终根据各基本分类模型的预测结果乘以其权重,通过表决来生成最终的预测(分类)结果. AdaBoost算法的训练流程图如下: AdaBoost在训…

今天是2020年2月24日星期一.一个又一个意外因素串连起2020这不平凡的一年,多么希望时间能够倒退.曾经觉得电视上科比的画面多么熟悉,现在全成了陌生和追忆. GitHub:https://github.com/wangzycloud/statistical-learning-method 提升方法 引入 提升方法是一种常用的统计学习方法,还是比较容易理解的.在分类问题中,通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,从而提高分类的性能.其实说白了,就是一个人干不好的活,…

组合方法: 我们分类中用到非常多经典分类算法如:SVM.logistic 等,我们非常自然的想到一个方法.我们是否可以整合多个算法优势到解决某一个特定分类问题中去,答案是肯定的! 通过聚合多个分类器的预測来提高分类的准确率.这样的技术称为组合方法(ensemble method) .组合方法由训练数据构建一组基分类器,然后通过对每一个基分类器的预測进行权重控制来进行分类. 考虑25个二元分类组合,每一个分类误差是0.35 .假设全部基分类器都是相互独立的(即误差是不相关的),则在超过一半的基分类…

集成学习(ensemble learning)通过构建并结合多个个体学习器来完成学习任务,也被称为基于委员会的学习. 集成学习构建多个个体学习器时分两种情况:一种情况是所有的个体学习器都是同一种类型的学习算法,比如都是决策树,或者都是神经网络.这样的集成是“同质”的,同质集成中的个体学习器称为“基学习器”,相应的算法称为“基学习算法”:另一种情况是集成学习中包含的个体学习器是不同类型的,比如同时包含了决策树或者神经网络算法,那么这样的集成是“异质”的,这时的个体学习器不能称为“基学习器”. 那么…

提升方法的基本思路 在概率近似正确(probably approximately correct,PAC)学习的框架中, 一个概念(一个类),如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的: 一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,学习的正确率仅比随机猜测略好,那么就称这个概念是弱可学习的. Schapire后来证明强可学习与弱可学习是等价的,也就是说,在PAC学习的框架下, 一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的.   对于分类问…

Adaboost 适用问题:二分类问题 模型:加法模型 \[f(x)=\sum_{m=1}^{M} \alpha_{m} G_{m}(x) \] 策略:损失函数为指数函数 \[L(y,f(x))=exp[-yf(x)] \] 算法:前向分步算法 \[\left(\beta_{m}, \gamma_{m}\right)=\arg \min _{\beta, \gamma} \sum_{i=1}^{N} L\left(y_{i}, f_{m-1}\left(x_{i}\right)+\beta b\…

一.GBDT的通俗理解 提升方法采用的是加法模型和前向分步算法来解决分类和回归问题,而以决策树作为基函数的提升方法称为提升树(boosting tree).GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)就是提升树算法的一种,它使用的基学习器是CART(分类和回归树),且是CART中的回归树. GBDT是一种迭代的决策树算法,通过多轮迭代,每轮学习都在上一轮训练的残差(用损失函数的负梯度来替代)基础上进行训练.在回归问题中,每轮迭代产生一棵CART回归树,迭代结束时将得…

提升方法(boosting)详解 提升方法(boosting)是一种常用的统计学习方法,应用广泛且有效.在分类问题中,它通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类的性能. 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost,然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度,并且从前向分布加法模型的角度解释AdaBoost,最后叙述提升方法更具体的事例——提升术(boosting tree).AdaBoost算法是1995年由Freund和…

CH01 统计学方法概论 前言 章节目录 统计学习 监督学习 基本概念 问题的形式化 统计学习三要素 模型 策略 算法 模型评估与模型选择 训练误差与测试误差 过拟合与模型选择 正则化与交叉验证 正则化 交叉验证 泛化能力 泛化误差 泛化误差上界 生成模型与判别模型 分类问题 标注问题 回归问题 导读 直接看目录结构,会感觉有点乱,就层级结构来讲感觉并不整齐. 可以看本章概要部分,摘录几点,希望对本章内容编排的理解有帮助: 1. 统计学习三要素对理解统计学习方法起到提纲挈领的作用 2. 本书主要…

目录 SVM 1. 定义 1.1 函数间隔和几何间隔 1.2 间隔最大化 2. 线性可分SVM 2.1 对偶问题 2.2 序列最小最优算法(SMO) 3. 线性不可分SVM 3.1 松弛变量 3.2 求解对偶问题 3.3 支持向量求解参数\(w,b\) 4. 非线性SVM 5. Reference: SVM   支持向量机是一种二分类模型,它以间隔最大作为优化目标,因此它比感知机仅仅以误分类推动的模型要优胜不少.数据线性可分时,SVM直接以间隔最大训练出一个线性分类模型.当数据线性不可分时,SV…

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.…

作者:桂. 时间:2017-04-19  21:20:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6736385.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 本文为<统计学习方法>第三章:KNN(k-Nearest Neighbor),主要包括: 1)KNN原理及代码实现: 2)K-d tree原理: 内容为自己的学习记录,其中多有借鉴他人的地方,最后一并给出链接. 一.KNN原理及代码实现 KNN对应算法流程: 其实就是在指定准则下,最近的…

作者:桂. 时间:2017-04-21  21:11:23 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最近大家都在用Tensorflow,一查才发现火的不行.想着入门看一看,Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识别的,用到softmax regression,而这个恰好与我正在看的<统计信号处理>相关.本文借此梳理一下: 1)罗杰斯特回归 2)Softmax Regression 3)基于Tenso…

思路:通过改变训练样本权重,学习多个分类器,并将这些分类器进行线性组合,提高分类器性能.大多数提升方法都是改变训练数据的概率分布(数据的权值) 强可学习:存在一个多项式的学习算法能够学习他,并且正确率很高 弱可学习:存在一个多项式学习算法学习,正确率比随机猜测要好一些 具体问题: (1)在每一轮如何改变数据权值:提高被前一轮分类器错误分类样本的权值 (2)如何将弱分类器组成强分类器:加权多数表决法,加大正确率高(误差率小)的弱分类器的权值 AdaBoost算法:…

统计学习方法c++实现之二 k近邻算法 前言 k近邻算法可以说概念上很简单,即:"给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与这个实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入分为这个类."其中我认为距离度量最关键,但是距离度量的方法也很简单,最长用的就是欧氏距离,其他的距离度量准则实际上就是不同的向量范数,这部分我就不赘述了,毕竟这系列博客的重点是实现.代码地址:https://github.com/bBobxx/statistical-learning k…

K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是根据训练集中k个最近邻,通过多数表决的方式进行预测.所以模型需要保留所有训练集数据,而象感知机这样的模型只需要保存训练后的参数即可,训练集不需要保留 K近邻算法 K近邻法三要素 和其他统计学习方法不同的,K近邻法的三要素是,k值的选择,距离度量和分类决策规则 距离度量 首先如何定义"近"?…

本系列笔记内容参考来源为李航<统计学习方法> k近邻是一种基本分类与回归方法,书中只讨论分类情况.输入为实例的特征向量,输出为实例的类别.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个基本要素. k近邻算法 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例,这k个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分为这个类. k近邻法没有显示的学习过程. k近邻模型 距离度量 一般为欧式距离,Lp距离.Minkowski距离等 由不同的距离度量所确定的最近邻点是不同的. 式…

目录 logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型 1.1 logistic分布 1.2 二项logistic回归模型 1.3 模型参数估计 2. 最大熵模型 2.1 最大熵原理 2.2 最大熵模型 2.3 最大熵模型的学习 3. 极大似然估计 4. 最大熵与logistic回归的关系 5. 总结 6. Reference logistic回归和最大熵模型 1. logistic回归模型   logistic回归是一种广义线性回归(generalized linear mod…

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向…

统计学习方法与Python实现(三)——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布.然后基于此模型,对给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y,从而进行决策分类. 朴素贝叶斯法学习到的是生成数据的机制,属于生成模型. 设Ω为试验E的样本空间,A为E的事件,B1~Bn为Ω的一个划分,则…

<统计学习方法>极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯基本方法 通过训练数据集 T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)} 学习联合概率分布P(X,Y),即学习先验概率分布 P(Y=c_k) 条件概率分布$P(X=x|Y=c_k)$ $k=1,2,...,K$ 假设条件独立 $P(X=x|Y=c_k)=\prod_{j=1}^{n}P(X^{(j)}=x^{(j)}|Y=c_k)$ 然后根据学习到的模型计算后验概率分布,根据贝叶斯定理 $…

基于统计学习方法角度谈谈CRF 作者:白宁超 2016年8月2日13:59:46 [摘要]:条件随机场用于序列标注,数据分割等自然语言处理中,表现出很好的效果.在中文分词.中文人名识别和歧义消解等任务中都有应用.本文源于笔者做语句识别序列标注过程中,对条件随机场的了解,逐步研究基于自然语言处理方面的应用.成文主要源于自然语言处理.机器学习.统计学习方法和部分网上资料对CRF介绍的相关的相关,最后进行大量研究整理汇总成体系知识.文章布局如下:第一节介绍CRF相关的基础统计知识:第二节介绍基于自然语…

<!DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title></title> <script type="text/javascript"> var a = 100; function t() { alert(a); var a = 10; } t(); //输出结果为undefine…

本文,意在说明<统计学习方法>第九章EM算法的三硬币例子,公式(9.5-9.6如何而来) 下面是(公式9.5-9.8)的说明, 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流.感谢您的阅读.欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3203776.html另外:欢迎访问我的博客 http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/…

作者:桂. 时间:2017-04-26  12:17:42 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6767980.html 前言 之前分析的感知机.主成分分析(Principle component analysis, PCA)包括后面看的支撑向量机(Support vector machines, SVM),都有用到核函数.核函数是将信号映射到高维,而PCA一般用来降维.这里简单梳理一下核函数的知识: 1)核函数基本概念; 2)核函数的意义; 内容为自己…