2.3 时间亚线性判定算法概述本节将介绍时间亚线性判定算法。顾名思义，时间亚线性判定算法指的是在输入的亚线性时间完成判定任务的算法。在很多情况下，判定问题无法在要求的时间内得到精确解，需要寻找近似解。1.ε-远离我们来看一个例子，考虑图2-3中哪些图片是“猫”。可以看到第一幅和第四幅图片毫无疑问是猫，第二幅图片里面只有汽车，但是第三幅图片就不确定了，里面放只机器猫，并不容易判定是否真的
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2023-12-24 14:11:44
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AdaBoost算法（Adaptive Boost）的核心思想是：如果一个弱分类器的分类效果不好，那么就构建多个弱分类器，综合考虑它们的分类结果和权重来决定最终的分类结果。很多人认为AdaBoost是监督学习中最强大的两种算法之一（另一个是支持向量机SVM）。AdaBoost的训练过程如下：为每个训练样本初始化相同的权重；针对训练样本及权重，找到一个弱分类器；计算出这个弱分类器的错误率ε与权重α；
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原创
2014-11-06 10:20:42
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当做重要决定时，我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题也是这样，这就是元算法（meta-algorithm）背后的思路。 元算法是对其他算法进行组合的一种方式，其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法。某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法，所以该方法是机器学
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2016-11-27 21:49:00
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重磅干货，第一时间送达1前言用一条垂直于X轴或者Y轴的直线将蓝色点和黄色点成功分离，无论这个直线是怎么选取，这个分类都不可能达到100％的准确率。当年感知机的提出为我们解决线性问题提供了解题思路，当面对异或问题的时候，感知机却无能为力。后来引入了激活函数，解决了异或问题，给感知机注入了活力。回到正题，当一条直线无法正确划分这个分类的时候，要怎么做呢？引入激活函数，可以吗？2BaggingBaggi
原创
2020-12-15 16:13:44
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Boosting提升算法所谓提升算法，即在分类问题中，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，提高分类器性能。而AdaBoost是一种典型的提升算法。由于得到弱学习算法比强嘘唏算法更容易获取。而我们有许多将弱学习算法提升为强学习算法的Boosting方法，其中最具代表性的是AdaBoost。大多数的提升方法都是改变训练的概率分布（训练数据的权值分布），针对不同数...
原创
2021-08-25 15:27:17
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今天学习的机器学习算法不是一个单独的算法，我们称之为元算法或集成算法（Ensemble）。其实就是对其他算法进行组合的一种方式
原创
2022-09-01 16:27:22
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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Jul
原创
2022-07-21 08:24:12
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adaboost是boosting方法多个版本号中最流行的一个版本号，它是通过构建多个弱分类器。通过各个分类器的结果加权之后得到分类结果的。这里构建多个分类器的过程也是有讲究的，通过关注之前构建的分类器错分的那些数据而获得新的分类器。这种多个分类器在训练时非常easy得到收敛。 本文主要介绍了通过单
原创
2022-01-12 10:57:48
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Python机器学习算法实现Author：louwillMachine Learning Lab 上一讲我们讲到集成学习的核心算法GBDT，但早在GBDT之前，boos...
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2022-07-29 14:11:24
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1是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，...
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2022-08-30 06:13:47
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OpenCV图像处理 文章目录OpenCV图像处理一、图像阈值二、自适应阈值 一、图像阈值如果像素值大于阈值，则会被赋为一个值（可能为白色），否则会赋为另一个值（可能为黑色）。使用的函数是 cv.threshold。第一个参数是源图像，它应该是灰度图像。第二个参数是阈值，用于对像素值进行分类。第三个参数是 maxval，它表示像素值大于（有时小于）阈值时要给定的值。opencv 提供了不同类型的阈
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2024-09-27 00:30:02
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---------------------------------------------------------------------------------------本系列文章为《机器学习实战》学习笔记，内容整理自书本，网络以及自己的理解，如有错误欢迎指正。源码在Python3.5上测试均通过，代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLac
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2023-09-04 20:20:58
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集成学习Boosting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
原创
2021-06-01 16:43:24
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adaboost
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。
AdaBoost是英文"Adaptive Boosting"（自适应增强）的缩写
步骤
1）首先，是初始化训练数据的权值分布D1。假设有N个训练样本数据，则每一个训练样本最开始时，都被赋予相同的权值：w1=1/N。
原创
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2024-03-16 21:31:14
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# 机器学习 Gradient Boosting Bagging AdaBoost 实现教程
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现“机器学习 Gradient Boosting Bagging AdaBoost”的整体流程。我们可以用以下表格展示步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 拆分数据集 |
| 3 | 训练模型
原创
2024-03-19 04:25:07
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