标签：线性回归模型（Linear Regression）及Python实现1.模型对于一份数据，它有两个变量，分别是Petal.Width和Sepal.Length，画出它们的散点图。我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length，当我们输入Petal.Width时，可以返回一个预测的Sepal.Length。从散点图可以发现，可以用一条直线去拟合，这时我们可以构建一元线性回归模型：hθ(
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2023-11-21 10:45:32
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二、Adaboost算法及分析 从图1.1中，我们可以看到adaboost的一个详细的算法过程。Adaboost是一种比较有特点的算法，可以总结如下： 1）每次迭代改变的是样本的分布，而不是重复采样（re weight) 2）样本分布的改变取决于样本是否被正确分类 总是分类正确的样本权值低 总是分类错误的样本权值高（通常是边界附近的样本） 3）最终的结果是弱分类器的加权组
前言在《统计学习方法》这本书中介绍了基于分类问题的AdaBoost方法，其中更新样本权重采用的是，其实当时就思考这样一个问题：如果用于回归任务，那么这个更新样本权重该如何计算？本文基于此问题展开讨论。AdaBoost 回归算法我们都知道回归预测得到的结果是数值，比如 房子价格，每一个房产样本都有一个房产价格，这个价格是一个数值，不同的房产价格可能是不一样的，且价格繁多，不像分类问题，类别较固定，所
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2024-03-20 11:56:02
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1.前情回顾上一节有讲到集成学习个体学习器之间根据是否存在依赖关系可以分为强依赖关系，以及不存在强依赖关系。强依赖关系代表算法：boosting系列算法，在boosting系列算法中，adaboost既可以作为分类，又可以作为回归。下面对adaboost做一个总结。复习Boosting算法流程对于m个训练样本，根据初始化权重，训练出弱学习器1，根据弱学习器的学习误差率表现来重新更新样本的权重，使得
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2024-02-22 12:28:39
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目录1.简介2.二分类样本权重和弱学习器系数推导(1)弱学习器系数推导(2)样本权重系数推导3.Adaboost分类算法流程4.Adaboost回归算法流程5.Adaboost正则化6.sklearn实现Adaboost 1.简介Adaboost为加法模型，学习算法为前向分步学习算法。 作为经典的boosting算法，Adaboost通过计算前一个基学习器的误差率，更新后一个基学习器的系数和样本
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2024-08-02 15:06:12
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回归预测 | Matlab实现Transformer-Adaboost多变量回归预测
原创
2024-06-26 16:27:07
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上一篇文章，博主介绍了反映两个变量之间关系的模型，即一元线性回归模型。如果变量有好几个，那就要用到多元线性回归模型了。首先，导入相关模块和数据集：from sklearn import model_selectionimport pandas as pdimport numpy as npimport statsmodels.api as smdata=pd.read_excel(r'/Users
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2023-11-05 20:04:55
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回归预测 | MATLAB实现基于RF-Adaboost随机森林结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 15:33:55
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回归预测 | MATLAB实现基于SVM-Adaboost支持向量机结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:30:46
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回归预测 | MATLAB实现基于GRU-AdaBoost门控循环单元结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:21:13
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回归预测 | MATLAB实现基于ELM-Adaboost极限学习机结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:30:38
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前言AdaBost算法是Boosting族算法最著名的代表。这一族算法的工作机制也是很类似的：先从初始训练集训练处一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整之后的的样本分布来训练下一个基学习器；日此往复，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权组合。 由于这里重点介绍的是AdsBoost算法，接
回归预测 | MATLAB实现基于LSTM-AdaBoost长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:21:07
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回归预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:29:36
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回归预测 | MATLAB实现基于BP-Adaboost的BP神经网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-11 11:30:27
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回归预测 | MATLAB实现基于BiLSTM-AdaBoost双向长短期记忆网络结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:21:21
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PyTorch基础入门三：PyTorch搭建多项式回归模型1)理论简介对于一般的线性回归模型，由于该函数拟合出来的是一条直线，所以精度欠佳，我们可以考虑多项式回归来拟合更多的模型。所谓多项式回归，其本质也是线性回归。也就是说，我们采取的方法是，提高每个属性的次数来增加维度数。比如，请看下面这样的例子：如果我们想要拟合方程：对于输入变量和输出值，我们只需要增加其平方项、三次方项系数即可。所以，我们可
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2024-07-29 14:52:55
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回归预测 | MATLAB实现基于KELM-Adaboost核极限学习机结合AdaBoost多输入单输出回归预测
原创
2024-03-12 11:30:53
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首先，阅读我写的这篇文章，需要先学习Adaboost算法相关原理 个人推荐刘建平Pinard整理的下面两篇文章（因为代码编写根据这两篇文章来的）集成学习之Adaboost算法原理小结scikit-learn Adaboost类库使用小结理论上任何学习器都可以用于Adaboost。但一般来说，使用最广泛的Adaboost弱学习器是决策树和神经网络。对于决策树，Adaboost分类用了CART分类树，
本章内容源于慕课网的《机器学习入门-经典小案例》，需要安装graphlab（它比pandas速度快，可以直接从硬盘读取大文件，pandas只能从内存中读取，pandas不适合大文件）。graphlab只能用于python2，由于我已经装过Anaconda3了，所以在Anaconda3的基础上搭建了python2.7的虚拟环境，虚拟环境下graphlab没法调用canvas进行可视化本系列全程使用p
