简介 AdaBoost,是英文”Adaptive Boosting“(自适应增强)的缩写,是一种迭代提升算法,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),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 它的自适应在于:其算法本身是通过改变数据分布来实现的,它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,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,作为最后的决策分类器. 基本思

C# 调用NPOI,修改EXCEL中的数据后并保存后,不会对公式进行更新操作.打开Excel表需要更新一下公式才生效 强制更新公式:C# 调用sheet.ForceFormulaRecalculation = true;  保存文件.打开Excel时将更新公式.但只在打开excel的瞬间进行更新.如果使用NPOI调用这个excel,查看表格内容,会发现没有发生变化. 如果需要实时更新公式的结果,需要调用如下代码:hssfWorkBook.GetCreationHelper().CreateFor

在基于DNN-HMM的语音识别中,DNN的作用跟GMM是一样的,即它是取代GMM的,具体作用是算特征值对每个三音素状态的概率,算出来哪个最大这个特征值就对应哪个状态.只不过以前是用GMM算的,现在用DNN算了.这是典型的多分类问题,所以输出层用的激活函数是softmax,损失函数用的是cross entropy(交叉熵).不用均方差做损失函数的原因是在分类问题上它是非凸函数,不能保证全局最优解(只有凸函数才能保证全局最优解).Kaldi中也支持DNN-HMM,它还依赖于上下文(context d

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

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.

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面我

参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读): 1. https://zhuanlan.zhihu.com/p/86263786 2.https://blog.csdn.net/liuy9803/article/details/80598652 3.https://blog.csdn.net/perfect1t/article/details/83684995 4.GBDT算法原理以及实例理解(!!) 5.Adaboost算法原理分析和实例+代码(简明易懂)(!!) 目录 1.

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

前言 之前的学习中也有好几次尝试过学习该算法,但是都无功而返,不仅仅是因为该算法各大博主.大牛的描述都比较晦涩难懂,同时我自己学习过程中也心浮气躁,不能专心. 现如今决定一口气肝到底,这样我明天就可以正式开始攻克阿里云天池大赛赛题,所以今天一天必须把Adaboost算法拿下!!! Adaboost boosting与bagging boosting 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,提高那些在前一轮被弱分类器分错的样本的权值,减小那些在前一轮被弱分类器分对的样本的权值, 使误

当做重要决定时,大家可能都会吸取多个专家而不只是一个人的意见.机器学习处理问题时又何尝不是如此?这就是元算法背后的思路.元算法是对其他算法进行组合的一种方式. 自举汇聚法(bootstrap aggregating),也称为bagging方法,是从原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术.新数据集和原数据集的大小相等.每个数据集都是通过在原始数据集中随机选择一个样本来进行替换而得到的.在S个数据集建好之后,将某个学习算法分别作用于每个数据集就得到了S个分类器.当我们要对新数据进行分类时,就

Boosting Boosting 是一种提升方法,将一系列弱学习器组合成为强学习器.基于样本权重的 Boosting 的工作流程是这样的,给定初始训练集构建一个基学习器,根据基学习器对训练样本的分布进行调整,使得先前学习器出错的样本收到更多关注,然后调整样本的权值进行下一个基学习器的学习,直至达到指定的迭代次数,然后将这一些列的基学习器加权组合来得到最后的强学习器.各个学习器的加权系数在算法迭代过程中会通过计算得出,除了基于样本权重的 Adaboost 之外,还有基于梯度的 Gradient

目前集成学习(Ensemble Learning) 分为两类: 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行化生成的序列化方法:Boosting 个体学习器间不存在强依赖关系,可同时生成的并行化方法:Bagging 和 随机森林 这里先来讲下代表Boosting家族的AdaBoost. Boosting 是一族可以将弱学习器提升为强学习器的算法. 算法机制: 从初始训练集训练一个基学习器(Base Learner) ,根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整,对做错的样本赋予更大的权重,基于调整后的样本

转自http://blog.csdn.net/lvhao92/article/details/51079018 集成学习大致分为两类,一类串行生成.如Boosting.一类为并行化.如Bagging和"随机森林". 以下分别介绍: 1.Boosting 这种方法是先训练出一个基学习机.然后.对训练样本进行学习,对于识别错的样本进行额外的关注,从而对训练样本的分布进行调整,然后用新的样本分布训练下一个学习器.如此反复.最后将这若干个基学习机进行加权结合. Boosting的代表就是大名鼎

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

前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果.于是乎就有了集成学习(Ensemble Learning),通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务.这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost. 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,对"弱学习器" 尤为明显(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 也称为Multi-Classif

adaboost是boosting类集成学习方法中的一种算法,全称是adaptive boost,表示其是一种具有自适应性的算法,这个自适应性体现在何处,下面来详细说明. 1.adaboost算法原理 在boosting算法框架中,新的弱学习器是基于已有的弱学习器的输出结果生成的,已有的弱学习器产生的损失(用损失函数来评估)是固定的,而新的弱学习器的作用就是使得当前模型(包含它自身)损失尽可能减小,达到局部最优. adboost算法关注的是样本的输出(这里有点废话了,每个模型关注的都是样本的输出

三 Adaboost 算法 AdaBoost 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,即弱分类器,然后把这些弱分类器集合起来,构造一个更强的最终分类器.(很多博客里说的三个臭皮匠赛过诸葛亮) 算法本身是改变数据分布实现的,它根据每次训练集之中的每个样本的分类是否正确,以及上次的总体分类的准确率,来确定每个样本的权值.将修改权值的新数据送给下层分类器进行训练,然后将每次训练得到的分类器融合起来,作为最后的决策分类器. 完整的adaboost算法如下 简单来说,Adaboost

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以

一.梯度下降算法理论知识 我们给出一组房子面积,卧室数目以及对应房价数据,如何从数据中找到房价y与面积x1和卧室数目x2的关系?   为了实现监督学习,我们选择采用自变量x1.x2的线性函数来评估因变量y值,得到:   这里,sita1.sita2代表自变量x1.x2的权重(weights),sita0代表偏移量.为了方便,我们将评估值写作h(x),令x0=1,则h(x)可以写作:   其中n为输入样本数的数量.为了得到weights的值,我们需要令我们目前的样本数据评估出的h(x)尽可能的接近