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…

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…

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…

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…

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算法的原理与推导>一文为他人所写,原文链接: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 另外此文大部分是摘录李航的<统计学笔记>一书,原书下载链接:http://vdisk.weibo.com/s/z4UjMcqGpoNTw?from=page_100505_profile&wvr=6 在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤,在下文将会进行说明. ------------------…

看了很多篇解释关于Adaboost的博文,觉得这篇写得很好,因此转载来自己的博客中,以便学习和查阅. 原文地址:<Adaboost 算法的原理与推导>,主要内容可分为三块,Adaboost介绍.实例以及公式推导. 1 Adaboost的原理 1.1 Adaboost是什么 AdaBoost,是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,由Yoav Freund和Robert Schapire在1995年提出.它的自适应在于:前一个基本分类器分错的样本会得…

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…

在集成学习值Adaboost算法原理和代码小结(转载)中,我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结,本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结.GBDT有很多简称,有GBT(Gradient Boosting Tree), GTB(Gradient Tree Boosting ), GBRT(Gradient Boosting Regression Tree), MART(…

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2…