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，
Boosting是串行式集成学习方法的代表，它使用加法模型和前向分步算法，将弱学习器提升为强学习器。Boosting系列算法里最著名的算法主要有AdaBoost和梯度提升系列算法(Gradient Boost，GB)，梯度提升系列算法里面应用最广泛的是梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)。一、Adaboost1、Adaboost介绍 Adab
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2024-01-06 07:36:20
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树模型本身具有蛮多优点的： 可解释性强 可处理混合类型的特征 不用归一化处理 由特征组合的作用 可自然的处理缺失值 对异常点鲁棒性较强 有特征选择的作用 可扩展性强，容易并行缺点是： 缺乏平滑性 不适合处理高维度稀疏的数据那么回归树中的可划分点包含了所有特征的所有可取的值。在分类树中最佳划分点的判别标准是熵或者基尼系数，都是用纯度来衡量的， 但是在回归树中的样本标签是连续数值，所以再使用熵之类的指
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2024-04-14 16:02:53
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一、Boosting算法的发展历史
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。
原创
2011-01-18 09:01:20
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1 Boosting算法的起源Boosting方法是一种用来提高弱分类算法准确度的方法,这种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将他们组合成一个预测函数。Boosting是一种提高任意给定学习算法准确度的方法。Boosting的思想起源于 Valiant提出的 PAC ( Probably Approximately Correct)学习模型。Valiant和 Kearns提出了弱学习和
一、Boosting算法的发展历史 Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法，在boosting算法产生之前，还出现过两种比较重要的将多个分类器整合为一个分类器的方法，即boostrapping方法和bagging方法。我们先简要介绍一下bootstrapping方法和bagging方法。 1）bootstrapping方法的主要过程 主要步骤： i)重复地从一个样本集合
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2013-08-30 18:56:00
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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
提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它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，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什
Boosting之Adaboost原理1 Boosting框架 Boosting可以看成多个不同的基分类器的线性加权和的形式,那么自然需要知道每个基分类器及其对应的权重，具体的算法逻辑见下图。 如上图所示，在boosting算法中每一个基分类器都依赖于前面已经生成的基分类器，所以Boosting是一种迭代的算法。根据基分类器迭代方式和权重的不同，Boosting可以分为Adaboost、GB
原创
2023-01-01 17:02:50
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前面介绍了Adaboost的相关原理,实现,应用，本文主要介绍Boosting算法的另外一个重要算法:GBDT(Gra
原创
2022-08-04 17:30:31
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本文只是对算法的步骤进行简单的介绍和解释，以求对算法步骤有个直观的了解，没有对算法进行性能分析。1、bagging算法 bagging算法来源于boosttrsp aggregation（自助聚类），表示过程主要如下：从大到小为n的原始数据集D中，分别独立随机地抽取n‘个数据（n'<n）形成数据集，并且将这个过程独立许多次，直到产生很多个
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2024-04-06 01:04:01
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随着学习的积累从弱到强简而言之每新加入一个弱学习器，整体能力就会得到提升代表算法泰勒展开越多，计算结果越精确。
原创
2023-01-15 06:52:49
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Boosting提升方法（Boosting），是一种可以用来减小监督式学习中偏差的机器学习算法。它是通过训练多个弱分类器，最后加权组合成一个强分类器。弱分类器一般是指一个分类器它的分类结果仅仅比随机分类好一点点。boosting的算法过程如下：1、对于训练集中的每个样本建立权值wi，表示对每个样本的关注度。当某个样本被误分类的概率很高时，需要加大对该样本的权值。2、进行迭代的过程中，每一步迭代都是
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2024-07-08 05:01:30
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Bagging、Boosting、Stacking是常见集成学习的形式，它们都是通过对多个学习器进行有机组合，达到比单个学习器性能更好的目标。
提升算法（Boosting algorithms）是一类强大的集成学习（Ensemble Learning）方法，其核心思想是按顺序训练一系列的“弱学习器”（Weak Learners，通常是简单的模型，如浅层决策树），每一个弱学习器都会在前一个弱学习器的基础上进行调整，以纠正其犯下的错误。通过这种 ...
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
boost算法是一种集成算法,就是把多个弱分类器,集成在一起,形成一个强分类器.以决策树为例,单决策树时间复杂度较低，模型容易展示，但是容易过拟合.决策树的boost方法就是：迭代过程，新的训练为了改进上一次的结果. 传统boost方法: 对正确、错误的样本进行加权，每一步结束后，增加分错点的权重(增加分错的样本数)，减少对分对点的权重(减少分对的样本数). Adaboost算法:关注被错分的样
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2024-03-28 08:19:46
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boosting，Adaboost，Bootstrap 和 Bagging 的含义和区别这几个名词经常混淆，在调查了百度，wiki 和一些网友的分享，特整理如下：Boosting 算法：弱分类器：分类效果差，只是比随机猜测好一点。强分类器：具有较高的识别率，较好的分类效果。（在百度百科中有提到要能在多项式时间内完成学习）弱和强更大意义上是相对而言的，并没有严格的限定。比如准确率低于多少就是弱分类器
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2023-10-15 09:58:51
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在Python中，我们可以使用scikit - learn库来实现Gradient Boosting算法。下面将通过一个分类和一个回归的例子详细介绍如何使用Gradient Boosting。1. 分类问题示例在这个例子中，我们将使用鸢尾花数据集，使用GradientBoostingClassifier进行分类。# 导入必要的库
from sklearn.datasets import load_
说明Python 有多种非常好用的数据类型，如 Numbers，String，List，Tuple，Dictionary 和 Set。在前面的示例中我们经常用到的 Numbers 和 String（它们的内容） 可以直接在 C++ 代码中使用，因为这两者也是 C++ 的数据类型（虽然实现上不同，但不妨碍两者通用）。但是其他类型的数据结构在 C++ 中并没有，那么当 Python 需要使用这些类型且
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2023-09-25 17:14:02
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