Adaboost1 Adaboost1.1 基本原理和参数概况1.2 n_estimators和learning_rate1.3 参数algorithm与loss1.3.1 algorithm1.3.2 loss1.4 Adaboost算法流程 1 Adaboost1.1 基本原理和参数概况通过对每次预测错或者残差较大的数据样本调整数据权值分布间接影响后续的评估器模型结果。实际上Adaboost
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
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
Adaboost是一种经典且重要的boosting集成学习方法。它重点关注在前一轮训练中出错的样本，即为其赋予更高的权重。从而使得下一轮的训练误差更小。Adaboost是加性模型的一个特例。我们先来看一下加性模型。加性模型(Additive model)加性模型的预测函数可以写为：f(x)=∑mi=1wib(x;γi)
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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-----------------------------------------------------------------------------
一、前言在前一篇文章中我们介绍了集成学习算法中的Bagging模型，本篇文章将继续介绍集成学习算法中的另一个代表性算法Boosting模型。Boosting是一种可将弱学习器提升为强学习器的算法，其理论依据是Kearns和Valiant首先提出了”强可学习（strongly learnable）”和“弱可学习（weakly learnable）”的概念。他们指出：一个概念（一个类，label），如
本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost（Categorical+Boosting）。相较于XGBoost和LightGBM，CatBoo
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2024-07-09 19:34:05
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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，
AdaBoost算法是属于分类算法中的集成算法集成算法通常有两种方式：投票选举和再学习投票选举的场景类似专家召集到会议室里面，当做一个决定的时候，让K个专家（K个模型）分别进行分类，然后选择出现次数最多的那个类作为最终的分类结果。再学习相对于把K个专家（K个分类器）进行加权融合，形成一个新的超级专家（强分类器），让这个超级专家做判断再学习是提升，它的作用是每一次训练的时候都对上一次的训练进行改进提
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2023-10-07 13:20:18
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一、策略年化收益率：表示投资期限为一年的预期收益率二、阿尔法：投资中面临着系统性风险（即Beta）和非系统性风险（即Alpha），Alpha是投资者获得与市场波动无关的回报，一般用来度量投资者的投资技艺。比如投资者获得了12%的回报，其基准获得了10%的回报，那么Alpha或者价值增值的部分就是2%α>0，策略相对于风险，获得了超额收益α=0，策略相对于风险，获得了适当收益α<0，策略
目录前言一、Adaboost 算法1.1 Adaboost 步骤1.2 公式推导与分析步骤1. 首先，初始化训练数据的权值分布。步骤2. 开始迭代步骤3. 组合各个弱分类器，得到最终分类器。1.3 误差界二、加法模型与向前分步算法2.1 加法模型 前言学硕一枚，对Adaboost 算法的公式的每一步进行推导与讲解。如果有错误的地方还请各位同学指正
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2023-10-07 23:29:40
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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。算法的适应性在于前一个基本分类器分错的样本会得到加强，加权后的全体样本再次用来训练下一个基本分类器。同时，在每一轮中加入一个新的弱分类器，直至达到某个预定的足够小的错误率或达到预先指定的最大迭代次数。具体来说，整个 AdaBoost 迭代算法包含 3 个
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2023-10-15 23:57:55
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# -*- coding: utf-8 -*- # --------------------------------------------------------------------------- # AdaBoost.py # Created on: 2014-06-12 09:49:56.00000 # Description: # ---------------------------...
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2016-08-18 11:47:00
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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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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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在机器学习领域，AdaBoost（Adaptive Boosting）算法自1996年由Yoav Freund和Robert Schapire首次提出以来，已成为一种极受欢迎的集成学习方法。它通过结合多个弱分类器以提高模型的准确性，广泛应用于分类和回归问题。随着数据科学的发展，Python逐渐成为机器学习领域的主要编程语言，因此，实现AdaBoost算法的Python代码将
# Adaboost算法的Python实现
## 引言
在机器学习中，Adaboost（Adaptive Boosting）是一种强大的流行算法，旨在通过结合多个弱分类器以提高分类性能。它的基本理念是将关注点放在分类错误的样本上，从而增强模型的泛化能力。本文将介绍Adaboost算法的基本概念以及如何在Python中实现。
## 基本概念
Adaboost是一个迭代算法，主要包括以下几个步
AdaBoost学习算法用于提高简单学习算法的分类性能。它通过组合一组弱分类函数（具有较高分类错误的弱分类器）来形成更强的分类器。最后的强分类器的预测结果是：采用弱分类器的预测值乘以当前分类器的权重的加权组合的形式。 AdaBoost方法的自适应在于：前一个分类器分错的样本会被用来训练下一个分类器。AdaBoost方法对于噪声数据和异常数据很敏感，但在一些问题中，AdaBoost方法相对
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2023-12-26 11:19:35
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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
