最近在系统研究集成学习,到Adaboost算法这块,一直不能理解,直到看到一篇博文,才有种豁然开朗的感觉,真的讲得特别好,原文地址是(http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333),在此摘录,方便查找与复习. 一.AdaBoost简介 Boosting, 也称为增强学习或提升法,是一种重要的集成学习技术, 能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器,这在直接构造强学习器非常困难的情况下,为学习算法的设计提…

一.概念 XGBoost全名叫(eXtreme Gradient Boosting)极端梯度提升,经常被用在一些比赛中,其效果显著.它是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包.XGBoost 所应用的算法就是 GBDT(gradient boosting decision tree)的改进,既可以用于分类也可以用于回归问题中. 1.回归树与决策树  事实上,分类与回归是一个型号的东西,只不过分类的结果是离散值,回归是连续的,本质是一样的,都…

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(Multiple Additive Regression Tree),其实都是指的同一种算法,本文统一简称GBDT.…

本文结构: 什么是集成学习? 为什么集成的效果就会好于单个学习器? 如何生成个体学习器? 什么是 Boosting? Adaboost 算法? 什么是集成学习 集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器. 这就涉及到,先产生一组‘个体学习器’,再用一个策略将它们结合起来. 个体学习器可以选择:决策树,神经网络.集成时可以所有个体学习器属于同一类算法:全是决策树,或全是神经网络:也可以来自不同的算法.结合策略:例如分类问题,可以用投票法,少数服从多数. 之所以用这种集成的思想,是因为单…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. 大纲: 广义加法模型指数损失函数AdaBoost训练算法的推导实现细节问题弱分类器的选择弱分类器的数量样本权重削减 上节课我们介绍了AdaBoost算法的训练算法和预测算法,其中训练算法还是一个很精密的过程,这个算法是怎么想出来的有没有什么依据?包括弱分类器的权重为什么是1/2log(1-et)/et?样本…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用 AdaBoost算法将用三节课来讲,ANN.SVM.AdaBoost这三种算法都是用三节课来讲,因为这三种算法都非常重要,都有一些成功的应用.AdaBoost和SVM一样整个理论的根基是非常完善的,而且他们都是从1995年左右开始出现,在出现的十几年里边他们都得到了成功的应用. 随即森林它是一种称为Baggi…

Adaboost算法结合Haar-like特征 一.Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征. 图1.Haar-like特征 Haar-like特征值的计算就是用图中矩形模板中白色矩形内所有像素值的和减去黑色矩形内所有像素值的和.Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理…

一,引言 前面几章的介绍了几种分类算法,当然各有优缺.如果将这些不同的分类器组合起来,就构成了我们今天要介绍的集成方法或者说元算法.集成方法有多种形式:可以使多种算法的集成,也可以是一种算法在不同设置下的集成,还可以将数据集的不同部分分配不同的分类器,再将这些分类器进行集成. adaBoost分类器就是一种元算法分类器,adaBoost分类器利用同一种基分类器(弱分类器),基于分类器的错误率分配不同的权重参数,最后累加加权的预测结果作为输出. 1 bagging方法 在介绍adaBoost之前,…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. AdaBoost算法它最典型的应用是视觉的目标检测,比如说人脸检测.行人检测.车辆检测等等.在深度学习流行之前,用这些简单的特征加上AdaBoost分类器来做目标检测,始终是我们工业界的一个主流的方案,在学术界里边它发的论文也是最多的. 大纲: 实验环节应用简介VJ框架简介分类器级联Haar特征训练算法的原…

转自:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6133937.html 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是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. 1. 回顾boosting算法的基…