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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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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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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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
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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nlp,英文全称Natural Language Processing,自然语言处理有自然语言处理工程师,虽然没接触过想必很多程序员都听说过自然语言:就是人的语言,自然语言处理就是分析人的语言的一门技术,被广泛应用到人机交互领域,机器人,语言识别等等在自然语言处理中必然要用到分词技术前段时间在项目中用到了ansj分词器,以下作简单介绍:1.官方地址项目的github地址：https://githu
机器学习1. AdaBoost1.1 原理1.1.1 AdaBoost分类1.1.2 AdaBoost回归1.2 sklearn实现 1. AdaBoost1.1 原理AdaBoost通过串行的方式迭代训练多个相互依赖的简单模型，最后综合多个简单模型共同作用产生输出，其中核心训练思想：（1）提高分类错误或回归偏差大的样本权重，增大对困难样本的关注；降低分类正确或回归偏差小的样本权重，减少对容易样
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
目录10.1 提升（Boosting）方法10.2 Boosting拟合加性模型10.3 前向分段加性模型10.4 指数损失和AdaBoost10.5 为什么是指数损失10.6 损失函数和鲁棒性10.7 数据挖掘的现成（Off-the-Shelf）过程10.8 垃圾邮件例子10.9 提升树Boosting Trees10.10 梯度提升的数值优化10.10.1 最速下降10.10.2 梯度提升1
一、Haar分类器的前世今生人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。目前的人脸检测方法主要有两大类：基于知识和基于统计。“基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合，根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。基于统计
复习笔记1——线性回归和逻辑回归 文章目录复习笔记1——线性回归和逻辑回归一、机器学习基本概念1.1 什么是模型1.2 极大似然估计1.3为啥使用梯度下降法求解1.4 梯度下降法本质1.5 梯度下降的算法调优1.6 归一化的作用1.7 类别特征的表示1.8 组合特征二、线性回归2.1为啥线性回归使用mse做损失函数2.2 常见损失函数2.2.1 MSE和MAE2.2.2 Huber Loss2.2
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2024-08-07 12:05:47
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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
文章目录1. 项目分析1. 框架问题2. 性能指标2. 获取数据1. 准备工作区2. 下载数据3. 查看数据4. 创建测试集3. 数据探索1. 地理位置可视化2. 寻找相关性3. 组合属性4. 数据准备1. 数据清理2. Scikit-Learn 的设计3. 处理文本、分类属性4. 自定义转换器5. 特征缩放6. 流水线5. 选择和训练模型1. 训练和评估训练集2. 交叉验证6. 微调模型1.
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2024-07-23 21:01:16
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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，器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。7. Adaboost小结 到这里Adaboost就写完了，前面有一个没有提到，
## R语言Adaboost回归
Adaboost（自适应增强）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。它是一个迭代的集成学习算法，通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高预测性能。在本文中，我们将介绍如何使用R语言实现Adaboost回归，并提供代码示例。
### 算法原理
Adaboost基于一个简单的思想，即将多个弱分类器组合成一个强分类器。在每一轮迭代中，Adaboost
原创
2023-07-28 06:38:02
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联系Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。介绍1、Bagging (bootstrap aggregating)Bagging即套袋法，其算法过程如下： A）从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（Bootstraping
在根据文中推导是发现有计算错误以及省略的步骤，在下文将会进行说明。--------------------------------------------------------------------------------------原文内容-----------------------------------------------------------------------------
AdaBoost分别应用于分类和回归及其python实现1.AdaBoost分类1.1Boosting基本思路1.2AdaBoost分类的基本思路1.3AdaBoost的算法步骤1.4AdaBoost算法的解释1.5python实现2.AdaBoost回归2.1基本思想2.2算法的具体步骤：2.3python实现 前言：近期在做比赛的时候建模阶段普遍都是使用集成模型效果更好，如xgboost、l
