matlab 下的集成学习工具箱

matlab 当前支持的弱学习器(weak learners)类型分别为: 'Discriminant' 'knn' 'tree' 可通过 templateTree 定义: 1. fitcensemble:用于分类问题的集成学习框架 Mdl = fitcensemble(Tbl,ResponseVarName) 第一个参数为 table,第二个参数则是 table 中对应的目标属性列的列名(字符串类型) load census1994 Mdl1 = fitcensemble(adultdata,…

MATLAB 下GUI的学习

做界面,然后在对应程序里做调用. 0.打开文件:命令行输入 guide 或者新建——图形用户界面1.文件-预设可以对字体.代码等进行设置.2.工具-GUI选项可以改变行为大小. 3,添加轴,面板,按钮 4.对齐按钮(点像串的图标,选分布,对齐方式中一种即可) 5.添加静态文本(Static Text).和弹出式菜单(Pop-up Menu) 6.查看—属性检查器,给对象取个名字. 6.1 点击面板,将Title标题改为Plot Types(改Tag相当于改名字)6.2 点击按钮,改变对应的字符…

机器学习笔记（九）---- 集成学习（ensemble learning）【华为云技术分享】

集成学习不是一种具体的算法,而是在机器学习中为了提升预测精度而采取的一种或多种策略.其原理是通过构建多个弱监督模型并使用一定策略得到一个更好更全面的强监督模型.集成学习简单的示例图如下: 通过训练得到若干个个体学习器,并通过一定策略得到一个集成学习器. 集成方式因为学习算法的不同又分为"同质"和"异质",如果个体学习器中只包含一种学习算法,例如都是决策树,或都是神经网络,这样的集成就是同质集成,如果个体学习器中包含了多种学习算法,则称为异质集成. 集成学习的目的是得…

Matlab2014下载和破解方法，以及Matlab很好的学习网站

ISO镜像下载地址链接: http://pan.baidu.com/s/1i31bu5J 密码: obo1 单独破解文件下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c0CGQsw 密码: h98h 安装及破解步骤 1) 运行"X:\setup.exe"或者运行 "X:\bin\win32\setup.exe" (如果你想在64位操作系统上安装32位的MATLAB) 2) 选择 "install manually without using…

集成学习之Adaboost算法原理小结

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算法的基本原理在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

使用sklearn进行集成学习——实践

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gr…

使用sklearn进行集成学习——理论

系列 <使用sklearn进行集成学习——理论> <使用sklearn进行集成学习——实践> 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度…

集成学习原理：Adaboost

集成学习通过从大量的特征中挑出最优的特征,并将其转化为对应的弱分类器进行分类使用,从而达到对目标进行分类的目的. 核心思想它是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些若分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器).其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集中每个样本的分类是否正确,以及上次总体分布的准确率,来确定每个样本的权值,将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练,最后将每次训练得到的分类器最后融合起来,作为最终的分类器.使…

集成学习(Ensembling Learning)

集成学习(Ensembling Learning) 标签(空格分隔): 机器学习 Adabost 对于一些弱分类器来说,如何通过组合方法构成一个强分类器.一般的思路是:改变训练数据的概率分布(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的弱分类器,然后将他们组合起来,形成强分类器. 需要解决的问题有: 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布? 如何将若分类器组合成一个强分类器. 已知数据集\(T = \{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),..., (x_{n…

Ensemble learning（集成学习）

集成学习:是目前机器学习的一大热门方向,所谓集成学习简单理解就是指采用多个分类器对数据集进行预测,从而提高整体分类器的泛化能力. 我们在前面介绍了.所谓的机器学习就是通过某种学习方法在假设空间中找到一个足够好的函数h逼近f,f是现实数据的分布函数模型,这个近似的函数就是分类器. 我们以分类问题作为说明,分类问题指的是使用某种规则进行分类,实际上就是寻找某个函数.集成学习的思路大体上可以这样理解:在对新的数据实例进行分类的时候,通过训练好多个分类器,把这些分类器的的分类结果进行某种组合(比如投票…

Unix和Linux下C语言学习指南

转自:http://www.linuxdiyf.com/viewarticle.php?id=174074 Unix和Linux下C语言学习指南引言尽管 C 语言问世已近 30 年,但它的魅力仍未减退.C 语言继续吸引着众多的开发者,他们为了编写.移植或维护应用程序而必须学习新技能. 本文是为了满足对C语言初学者或想提高自身C语言修为的开发人员的需要而写的.希望对您的学习和工作有所帮助.您也许不赞同其中的某些方法,但我们希望您会喜欢其中的一些. 本文不介绍作为一个程序员应掌握得语言细节,而是…

集成学习---bagging and boosting

作为集成学习的二个方法,其实bagging和boosting的实现比较容易理解,但是理论证明比较费力.下面首先介绍这两种方法. 所谓的集成学习,就是用多重或多个弱分类器结合为一个强分类器,从而达到提升分类方法效果.严格来说,集成学习并不算是一种分类器,而是一种分类器结合的方法. 1.bagging bagging算是很基础的集成学习的方法,他的提出是为了增强分类器效果,但是在处理不平衡问题上却有很好的效果. 如上图,原始数据集通过T次随机采样,得到T个与原始数据集相同大小的子数据集,分别训练得到…

[转]使用sklearn进行集成学习——理论

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 bagging的偏差和方差 3.3 boosting的偏差和方差 3.4 模型的独立性 3.5 小结4 Gradient Boosting 4.1 拟合残差 4.2 拟合反向梯度 4.2.1 契机:引入损失函数 4.2.2 难题一:任意损失函数的最优化 4.2.3 难题二:无法对测试样本计算反向梯度 4.…

[转]使用sklearn进行集成学习——实践

转:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参? 2.1 调参的目标:偏差和方差的协调 2.2 参数对整体模型性能的影响 2.3 一个朴实的方案:贪心的坐标下降法 2.3.1 Random Forest调参案例:Digit Recognizer 2.3.1.1 调整过程影响类参数 2.3.1.2 调整子模型影响类参数 2.3.2 Gradi…

机器学习基础—集成学习Bagging 和 Boosting

集成学习就是不断的通过数据子集形成新的规则,然后将这些规则合并.bagging和boosting都属于集成学习.集成学习的核心思想是通过训练形成多个分类器,然后将这些分类器进行组合. 所以归结为(1)训练样本数据如何选取? (2)分类器如何合并? 一.bagging bagging 通过将全部数据集中均匀随机有放回的挑选部分数据,然后利用挑选出的数据训练模型,然后再随机挑选部分数据训练一个新的模型,经过多次选择,形成多个模型,把每一个模型的值加权取平均就是bagging. 所以baging (…

第七章——集成学习和随机森林（Ensemble Learning and Random Forests）

俗话说,三个臭皮匠顶个诸葛亮.类似的,如果集成一系列分类器的预测结果,也将会得到由于单个预测期的预测结果.一组预测期称为一个集合(ensemble),因此这一技术被称为集成学习(Ensemble Learning).集成学习算法称作集成方法(Ensemble method). 例如,可以基于训练集的不同随机子集,训练一组决策树分类器.做预测是,首先拿到每一个决策树的预测结果,得票数最多的一个类别作为最终结果,这就是随机森林. 此外,通常还可以在项目的最后使用集成方法.比如已经创建了几个不错的分类…

集成学习之Boosting —— AdaBoost原理

集成学习大致可分为两大类:Bagging和Boosting.Bagging一般使用强学习器,其个体学习器之间不存在强依赖关系,容易并行.Boosting则使用弱分类器,其个体学习器之间存在强依赖关系,是一种序列化方法.Bagging主要关注降低方差,而Boosting主要关注降低偏差.Boosting是一族算法,其主要目标为将弱学习器"提升"为强学习器,大部分Boosting算法都是根据前一个学习器的训练效果对样本分布进行调整,再根据新的样本分布训练下一个学习器,如此迭代M次,最后将一…

集成学习-Adaboost

Adaboost 中文名叫自适应提升算法,是一种boosting算法. boosting算法的基本思想对于一个复杂任务来说,单个专家的决策过于片面,需要集合多个专家的决策得到最终的决策,通俗讲就是三个臭皮匠顶个诸葛亮. 对于给定的数据集,学习到一个较弱的分类器比学习到一个强分类器容易的多,boosting就是从弱学习器出发,反复学习,得到多个弱分类器,最后将这些弱分类器组合成强分类器. boosting算法需要解决两个问题每一轮如何改变训练样本的权重如何将弱分类器组合成强分类器 adabo…

集成学习（ensemble learning）

集成学习,又称为“多分类器系统”(multi-classifier system).“基于委员会的学习”(committee-based learning)等.基本的想法是结合多个学习器,获得比单一学习器泛化性能更好的学习器. 根据个体学习器的生成方式,目前集成学习大致可分为两大类: 序列化方法:个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成,代表是Boosting: 并行化方法:个体学习器间不存在强依赖关系.可同时生成,代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest). 一.利用Ho…