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
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
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)
f
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-----------------------------------------------------------------------------
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，
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
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
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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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
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
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
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
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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AdaBoost算法 AdaBoost 简介 前面五篇文章涵盖了分类、回归、关联分析等诸多模型，其中分类模型被介绍得最多。原因是分类在机器学习方向是应用最广的方向之一。本文将要介绍的是分类模型中的另一种模型，AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting
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2019-02-14 21:45:00
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AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（强分类器）。理论证明，只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好，当其个数趋向于无穷个数时，强分类器的错误率将趋向于零。AdaBoost算法中不同的训练集是...
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2013-11-11 17:40:00
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